带平稳误差的线性回归：R 语言包 slm
应用统计
2021-08-31 v3 统计计算
统计方法学
摘要
本文介绍 R 语言包 slm，其代表平稳线性模型（Stationary Linear Models）。该包包含一组在误差过程为严格平稳且短记忆的一般情形下进行线性回归的统计过程。我们采用 Hannan (1973) 的框架，其在对误差过程要求极温和的条件下证明了（归一化）最小二乘估计量（LSE）的渐近正态性。我们提出多种估计 LSE 渐近协方差矩阵的方法，进而修正参数上常规检验（以及置信区间）的第一类错误率。这些过程通过不同的模拟集进行评估，并研究了两个真实数据集的示例。
引用
@article{arxiv.1906.06583,
title = {Linear regression with stationary errors : the R package slm},
author = {Emmanuel Caron and Jérôme Dedecker and Bertrand Michel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.06583},
year = {2021}
}
备注
31 pages, 11 figures, 5 tables. The associated R package 'slm' is available on the CRAN website (https://cran.r-project.org/index.html) or on the GitHub website (https://github.com/E-Caron/slm)