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吉安卢卡·库巴达;阿兰·赫克;弗兰兹·C·帕尔姆。

在多元建模之前，研究大型多元数据中的协同运动。 （英语） Zbl 1429.62389号

《经济学杂志》。 148，第1号，25-35（2009）.
摘要：对于非平稳向量自回归模型（以下简称VAR，或VAR with moving average，以下简称VARMA），我们表明，共同周期特征或协整的存在导致隐含的单变量自回归积分移动平均（ARIMA）模型的阶数降低。这一发现可以解释为什么我们在应用研究中确定了简约的单变量ARIMA模型，尽管宏观计量经济学中使用的典型顺序和维度的VAR模型暗示了非简约的一变量ARIMA表示。
接下来，我们制定了一种策略，用于研究变量之间的相互作用，然后可能在多元环境中对其建模。事实上，自回归根的相似性将为一组多重时间序列中存在的共同运动提供信息。我们的结果证明了使用具有齐次自回归和非齐次互相关向量移动平均误差和因子结构的面板设置，以及使用ARIMA序列的横截面聚集来估计齐次自归一化。

引用于8文件

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62第20页 统计学在经济学中的应用
91B84号 经济时间序列分析

关键词：

相互作用;多时间序列;共同运动;ARIMA公司;协整;普通周期;动态面板数据

软件：

有轨电车
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Cubadda}等人，《经济学杂志》。148，编号1，25-35（2009；Zbl 1429.62389）
全文： 内政部 链接

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