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经济时间序列的非因果自回归

作者

上市的：
  • Lanne Markku公司

    （赫尔辛基大学）

  • 赛科宁·彭蒂

    （赫尔辛基大学）

摘要

本文研究一元非因果自回归模型及其在经济应用中的潜在用途。在这些模型中，未来的误差是可以预测的，这表明它们可以用于以非基础解决方案实证地接近理性预期模型。在以前的理论文献中，非基本解通常由不可逆移动平均模型表示。然而，非因果自回归和不可逆移动平均模型彼此非常接近，因此，前者提供了一种可行且实际方便的替代方法。我们展示了如何用最大似然法估计非因果自回归模型的参数，并推导了相关的测试程序。由于非因果自回归模型不能通过二阶性质或高斯似然与传统的因果自回归模型区分开来，因此提出了一种模型选择程序。作为一种实证应用，我们考虑对美国通胀进行建模，根据我们的结果，美国通胀表现出纯粹的前瞻性动态。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:bpj:jtsmet:v:3:y:2011:i:3:n:2版本
    内政部：10.2202/1941-1928.1080
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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