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莫滕·雷加德·尼尔森

多元分数积分时间序列模型中的有效推理。 （英语） Zbl 1094.91054号

经济。J。 7，第1期，63-97（2004）.
作者提出了多元分数阶积分时间序列模型的最大似然估计，并基于这些估计进行了大量的检验。这些结果概括了以往关于单变量模型的工作。作者方法的一个主要特点是，它导致了基于正态分布和（chi^2）分布的推断，这与单位根和非平稳模型的相关工作形成了鲜明对比。
更具体地说，发展了基于高斯似然的最大似然估计量。这些用于推导局部备选方案下的拉格朗日乘数、似然比（LR）和瓦尔德检验统计量。分别考虑相同阶次和不同阶次的分数阶积分。误差过程可能是白噪声或多元自回归。分布结果不需要正态性，但当进行该假设时，测试将变得渐近有效。
这些结果可用于联合检验关于向量过程各分量积分阶的各种假设，并为其构建联合置信区。特别有价值的是，可以在不指定特定值的情况下测试通用积分阶。本文对LR统计量的有限样本性能进行了广泛的仿真评估。
审核人：乔治·博什纳科夫（曼彻斯特）

引用于5文件

MSC公司：

91B84号 经济时间序列分析
91B82号 统计方法；经济指标与措施

关键词：

多元ARFIMA模型;局部替代方案;多元分数单位根检验;似然比检验;有限样本性能

软件：

ARFIMA公司;公牛
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Ø.Nielsen}，经济学。J.7，第1号，63--97（2004；Zbl 1094.91054）
全文： 内政部

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