近日,我校经济学科青年教师杨亚星作为第一作者,与香港科技大学凌仕卿教授合作的论文“Self-weighted LAD-based inference for heavy-tailed threshold autoregressive models”在计量经济学国际顶级期刊Journal of Econometrics 197卷第2期上正式发表。
该文认为重尾条件下门限自回归模型(TAR)的最小二乘估计不肯定是相合的。本文对重尾TAR模型发展了一种体系地统计推测方法。首先研究重尾TAR模型的SLAD估计:证实了门限参数估计的相合性(收敛速度为n),且其弱收敛到一个复合泊松过程的极小值分布;证实了斜率参数的相合性(收敛速度为 )及渐近正态性。在此理论基础上,考虑了检验斜率参数线性束缚的Wald统计量,并给出门限参数的统计推测方法。同时,基于符号函数构造了一个portmanteau 检验统计量,验证所提出模型的可行性。行使模仿实验分析在有限样本下估计方法和检验统计量的体现。最后将本文提出的理论和方法应用到现实例子中。
杨亚星,香港科技大学统计学博士,现任厦门大学经济学院统计系与王亚南经济研究院(WISE)助理教授,重要从事金融计量经济学、非线性时间序列分析等领域研究。研究论文发表在Journal of Econometrics, Journal of Business and Economic Statistics等计量经济学和统计学国际顶级学术期刊上。
(经济学院 刘晨宇)
责任编辑:黄伟彬
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