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序列相关性对惩罚回归方法的影响

作者

上市的：
  • 西蒙·托尼尼
  • 弗朗西斯卡·奇亚罗蒙特
  • 亚历山德罗·乔万内利

摘要

本文研究了序列相关性对惩罚回归（PRs）非渐近估计误差界的影响。针对协变量的互相关程度与PR估计误差界之间的直接关系，我们证明了正交或弱互相关平稳AR过程可以表现出由序列相关性引起的高伪互相关。在这方面，我们分析研究了两个正交高斯AR（1）过程最简单情况下的样本互相关密度。仿真结果表明，我们的结果可以推广到任何自回归阶的弱互相关非高斯AR过程的一般情况。为了提高PRs在时间序列领域的估计性能，我们提出了一种将PRs应用于拟合观测时间序列的ARMA模型残差的方法。我们表明，在温和假设下，所提出的方法允许我们减少估计误差，并制定有效的预测策略。通过仿真对我们建议的估计精度进行了数值评估。为了评估预测策略的有效性，我们提供了与欧元区经济相关的月度宏观经济数据的实证应用结果。

建议引用

  • 西蒙·托尼尼（Simone Tonini）、弗朗西丝卡·奇亚罗蒙特（Francesca Chiaromonte）和亚历山德罗·乔瓦内利（Alessandro Giovannelli），2022年。"序列相关性对惩罚回归方法的影响,"LEM论文系列2022/21，意大利比萨圣安娜高等研究学院经济与管理实验室（LEM）。
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    IDEAS上列出的参考文献

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      • 亚历山大·博内特·科斯塔（Alexandre Bonnet R.Costa）、佩德罗·卡瓦尔坎蒂·G·费雷拉（Pedro Cavalcanti G.Ferreira）、瓦格纳·P·加格利亚诺（Wagner P.Gaglianone）、奥斯马尼·泰西拉·古利安（Osmani Teixeira C.Guillén）、。"机器学习与油价点和密度预测,"工作文件系列544，巴西中央银行，研究部。
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