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自回归空间谱估计

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与基于核的方法相比，正则空间格上平稳随机场的自回归谱密度估计具有许多优点。即使采用了适当的边缘效应校正，它也能提供有保证的正定估计值，使用最小二乘法计算简单，无需选择核。我们截断一个真正的半平面无限自回归表示来估计谱密度。截断长度允许在所有维度上发散，以避免因在固定长度截断而产生的潜在偏差。建立了频率一致的估计量的一致性和强一致性。在适当的条件下，估计的渐近分布在固定的不同频率下显示为零-模正态且独立，反映了时间序列的行为。一个小型的蒙特卡罗实验检验了有限样本的性能。我们通过将其应用于洛杉矶房价数据和对美国总统选举选民投票率数据的新颖分析来说明该技术。从技术上讲，结果的关键是定义在规则间隔格上的平稳随机场的协方差结构。我们对此进行了详细的研究，并给出了协方差矩阵，以满足时间序列分析中常见的Toeplitz性质的推广。

建议引用

  • Gupta，A，2015年。"自回归空间谱估计,"经济学讨论论文23825，埃塞克斯大学经济系。
    • 手柄：RePEc:esx:essedp:23825
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    1. Abhimanyu Gupta和Javier Hidalgo，2020年。"利用空间数据进行非参数预测,"论文2008.04269，arXiv.org，2021年11月修订。
    2. Gupta，A，2015年。"自回归空间谱估计,"经济学讨论论文14458，埃塞克斯大学经济系。
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