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条件置信区间的证明

作者

上市的：
  • 埃里克·博特纳

    （QE数学、经济学和博弈论，RS:GSBE ETBC）

  • 亚历山大·海尼曼

    （QE计量经济学，RS:GSBE EFME）

  • 斯密克斯，斯蒂芬

    （量化宽松计量经济学，RS:GSBE EFME）

摘要

为了量化条件对象（如条件均值或方差）点估计的不确定性，必须考虑参数不确定性。合并参数不确定性的尝试通常基于观察两个独立过程的不切实际的假设，其中一个用于参数估计，另一个用于调节。这种不切实际的基础提出了一个问题，即在现实环境中，这些间隔是否在理论上是合理的。本文提出了这种区间的渐近证明，它不需要这样一个不切实际的假设，而是依赖于样本分割方法。通过证明我们的样本分割区间与标准区间渐近重合，我们为条件对象的置信区间提供了一种新颖而现实的理由。对嵌套各种时间序列模型的一般马尔可夫链进行了分析。

建议引用

  • Beutner、Eric和Heinemann、Alexander和Smeekes、Stephan，2017年。"条件置信区间的证明,"研究备忘录023，马斯特里赫特大学商业与经济研究生院（GSBE）。
    • 手柄：RePEc:unm:umagsb:2017023
    DOI:10.26481/umagsb.2017023
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    • 埃里克·博特纳（Eric Beutner）、亚历山大·海尼曼（Alexander Heinemann）和斯蒂芬·斯梅克斯（Stephan Smeekes），2017年。"条件置信区间的证明,"文件1710.00643，arXiv.org，2019年1月修订。

    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    2. 埃里克·博特纳（Eric Beutner）、亚历山大·海尼曼（Alexander Heinemann）和斯蒂芬·斯梅克斯（Stephan Smeekes），2017年。"条件置信区间的证明,"文件1710.00643，arXiv.org，2019年1月修订。
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    引文

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    引用人：

    1. Francq，Christian&Zakoian，Jean-Michel，2020年。"用于估计大型投资组合条件VaR的虚拟历史模拟,"计量经济学杂志爱思唯尔，第217（2）卷，第356-380页。
    2. Eric Beutner、Alexander Heinemann和Stephan Smeekes，2018年。"条件价值风险的剩余Bootstrap,"文件1808.09125，arXiv.org，2023年8月修订。
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    4. 埃里克·博特纳（Eric Beutner）、亚历山大·海尼曼（Alexander Heinemann）和斯蒂芬·斯梅克斯（Stephan Smeekes），2017年。"条件置信区间的证明,"文件1710.00643，arXiv.org，2019年1月修订。
    5. Alexander Heinemann和Sean Telg，2018年。"条件期望短缺的剩余自举,"文件1811.11557，arXiv.org。
    6. Loíc Cantin&Christian Francq&Jean-Michel Zakoian，2022年。"评估动态系统风险度量,"工作文件2022-11年，经济与统计研究中心。

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    1. Eric Beutner、Alexander Heinemann和Stephan Smeekes，2018年。"条件价值风险的剩余Bootstrap,"文件1808.09125，arXiv.org，2023年8月修订。
    2. Kabaila，Paul和Syuhada，Khreshna，2010年。"改进预测区间的渐近效率,"统计与概率信件爱思唯尔，第80卷（17-18），第1348-1353页，9月。
    3. Blasques，Francisco&Koopman，Siem Jan&Łasak，Katarzyna&Lucas，André，2016年。"观测驱动模型中时变参数的样本内置信带和样本外预测带,"国际预测杂志爱思唯尔，第32卷（3），第875-887页。
    4. 赵子峰、张正军、陈荣，2018。"用自回归条件Fréchet模型建模最大值,"计量经济学杂志爱思唯尔，第207（2）卷，第325-351页。
    5. Francisco Blasques&Paolo Gorgi&Siem Jan Koopman&Olivier Wintenberger，2016年。"观测驱动模型的可行可逆条件和最大似然估计,"廷伯根研究所讨论文件16-082/III，廷伯根研究所。
    6. Sucarrat，Genaro&Grönneberg，Steffen，2016年。"时间可变零概率财务收益模型,"MPRA纸68931，德国慕尼黑大学图书馆。
    7. Neves，César&Fernandes，Cristiano&Hoeltgebaum，Henrique，2017年。"Lee–Carter死亡率预测模型的五种不同分布：使用GAS模型的比较,"保险：数学与经济学爱思唯尔，第75卷（C），第48-57页。
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    10. Marco Bazzi、Francisco Blasques、Siem Jan Koopman和Andre Lucas，2017年。"马尔可夫状态切换模型的时变转移概率,"时间序列分析杂志Wiley Blackwell，第38卷（3），第458-478页，5月。
    11. Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&AndréLucas，2014年。"正确指定广义自回归得分模型的最大似然估计：反馈效应、收缩条件和渐近性质,"廷伯根研究所讨论文件14-074/III，廷伯根研究所。
    12. Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&AndréLucas，2014年。"观测驱动时间序列模型的信息论最优性,"廷伯根研究所讨论文件14-046/III，廷伯根研究所。
    13. Lucas，André&Opschoor，Anne&Schaumburg，Julia，2016年。"记分驱动时变参数模型中缺失值的解释,"经济学快报爱思唯尔，第148（C）卷，第96-98页。
    14. Mohamed El Ghourabi、Asma Nani和Imed Gammoudi，2021年。"基于重尾分布的动态条件得分模型的风险值计算,"国际财经杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第26卷（2），第2790-2799页，4月。
    15. Blasques，Francisco&van Brummelen，Janneke&Koopman，Siem Jan&Lucas，Andre，2022年。"记分驱动模型的最大似然估计,"计量经济学杂志爱思唯尔，第227（2）卷，第325-346页。
    16. F.Campigli&G.Bormetti&F.Lillo，2022年。"衡量时变环境中交易的价格影响和信息含量,"文件2212.12687，arXiv.org，2023年12月修订。
    17. 保罗·维多尼，2009年。"计算自回归模型改进预测区间的简单方法,"时间序列分析杂志Wiley Blackwell，第30卷（6），第577-590页，11月。
    18. 巴顿、安德鲁·J·和齐格尔、约翰娜·F·和陈·鲁伊，2019年。"预期短缺（和价值-风险）的动态半参数模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第211（2）卷，第388-413页。
    19. F Blasques&P Gorgi&S J Koopman&O Wintenberger，2016年。"观测驱动模型最大似然估计的可行可逆条件,"工作文件hal-01377971，哈尔。
    20. Drew Creal&Siem Jan Koopman&AndréLucas&Marcin Zamojski，2015年。"矩的广义自回归方法,"廷伯根研究所讨论文件15-138/III，廷伯根研究所，2018年7月6日修订。

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