具有独立非高斯输入的 SVARMA 模型的识别与估计
计量经济学
2019-10-10 v1
摘要
本文分析由独立且非高斯冲击驱动的结构向量自回归移动平均（SVARMA）模型的识别性质。众所周知，由高斯误差驱动的 SVARMA 模型在不施加进一步识别约束时无法识别。即使在约化形式下并假设稳定与可逆，向量自回归移动平均模型一般也需要求某些参数矩阵非奇异才能识别。我们利用冲击的独立性与非高斯性证明其可识别至置换与尺度变换。如此，通常施加的识别约束变得可检验。此外，我们引入一种非高斯 SVARMA 模型的最大似然估计量，其具有一致性且渐近正态分布。
引用
@article{arxiv.1910.04087,
title = {Identification and Estimation of SVARMA models with Independent and Non-Gaussian Inputs},
author = {Bernd Funovits},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.04087},
year = {2019}
}
备注
20 pages, 4 figures, 40 pages appendix