双重自回归模型的严格平稳性检验与GLAD估计
统计理论
2019-02-12 v1 统计理论
摘要
在本文中，我们开发了一种用于检验双重自回归模型严格平稳性的可行方法，并将问题表述为检验顶部Lyapunov指数是否为负。在无严格平稳性假设的情况下，我们构造了相关顶部Lyapunov指数的相合估计量，并采用随机加权方法进行方差估计，进而将其用于t型检验。我们还针对感兴趣的参数提出了GLAD估计，放宽了常用QMLE的关键假设。结果表明，除截距项外，所有估计量在平稳和爆炸情形下均具有相合性和渐近正态性。通过蒙特卡洛模拟研究评估了所提方法的有限样本表现，并分析了一组关于利率的真实数据集。
引用
@article{arxiv.1902.03773,
title = {Strict Stationarity Testing and GLAD Estimation of Double Autoregressive Models},
author = {Shaojun Guo and Dong Li and Muyi Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.03773},
year = {2019}
}
备注
33 pages, 6 figures