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Asymptotic inference for nonstationary fractionally integrated autoregressive moving-average models

机译:非平稳分数积分自回归滑动平均模型的渐近推断

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摘要

This paper considers nonstationary fractional autoregressive integrated moving-average (p,d,q) models with the fractionally differencing parameter d ε (-1/2,1/2) and the autoregression function with roots on or outside the unit circle. Asymptotic inference is based on the conditional sum of squares (CSS) estimation. Under some suitable conditions, it is shown that CSS estimators exist and are consistent. The asymptotic distributions of CSS estimators are expressed as functions of stochastic integrals of usual Brownian motions. Unlike results available in the literature, the limiting distributions of various unit roots are independent of the parameter d over the entire range d ε(-1/2,1/2). This allows the unit roots and d to be estimated and tested separately without loss of efficiency. Our results are quite different from the current asymptotic theories on nonstationary long memory time series. The finite sample properties are examined for two special cases through simulations.
机译:本文考虑具有分数差分参数dε(-1 / 2,1 / 2)和根在单位圆上或单位圆外的自回归函数的非平稳分数自回归积分移动平均(p,d,q)模型。渐进推断基于条件平方和(CSS)估计。在某些合适的条件下,证明CSS估计量存在并且是一致的。 CSS估计量的渐近分布表示为通常布朗运动的随机积分的函数。与文献中的结果不同,在整个范围dε(-1 / 2,1 / 2)上,各种单位根的极限分布与参数d无关。这使得单位根和d可以分别估计和测试,而不会降低效率。我们的结果与当前关于非平稳长记忆时间序列的渐近理论完全不同。通过模拟检查了两种特殊情况下的有限样本属性。

著录项

  • 作者

    Ling S; Li WK;

  • 作者单位
  • 年度 2001
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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