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时间序列部分线性模型中的有效回归

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摘要

本文研究时间序列模型中部分线性回归的有效估计。特别是，它结合了计量经济学中备受关注的两个主题，即谱回归和部分线性回归，并提出了一种有效的具有序列相关残差的部分线性模型的频域估计。允许对回归误差进行非参数处理，这样就不必明确误差的动态规格，而只需假设平稳性。基于节理密度的正则性条件，引入了弱相关性的新概念。在这些正则性条件和其他一些正则性条件下，证明了谱估计是根-一致的、渐近正态的和渐近有效的。

建议引用

  • Peter C.B.Phillips、Binbin Guo和Zhijie Xiao，2002年。"时间序列部分线性模型中的有效回归,"考尔斯基金会讨论文件1363年，耶鲁大学考尔斯经济研究基金会。
    • 手柄：RePEc:cwl:cwldpp:1363
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

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    引用人：

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    3. 肖志杰（Xiao，Zhijie）和菲利普斯（Phillips，Peter C.B.），2002年。"集成过程时间序列回归中Wald统计量的高阶逼近,"计量经济学杂志爱思唯尔，第108（1）卷，第157-198页，5月。
    4. 奥利弗·林顿，1997年。"未知形式异方差线性回归的二阶逼近,"考尔斯基金会讨论文件1151，耶鲁大学考尔斯经济研究基金会。
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    关键词

    高效估算;偏线性回归;光谱回归;核估计;非参数;半参数;弱依赖性;
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    • 第14项-数学和定量方法--计量经济学和统计方法和方法论：总则--半参数和非参数方法：总则
    • C22型-数学与定量方法——单方程模型；单变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程
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