When a finite order vector autoregressive model is fitted to VAR($\infty$) data the asymptotic distribution of statistics obtained via smooth functions of least-squares estimates requires care. L\"utkepohl and Poskitt (1991) provide a closed-form expression for the limiting distribution of (structural) impulse responses for sieve VAR models based on the Delta method. Yet, numerical simulations have shown that confidence intervals built in such way appear overly conservative. In this note I argue that these results stem naturally from the limit arguments used in L\"utkepohl and Poskitt (1991), that they manifest when sieve inference is improperly applied, and that they can be "remedied" by either using bootstrap resampling or, simply, by using standard (non-sieve) asymptotics.


翻译:当一个定序矢量自动递减模型与VAR($\infty$)数据相适应时,通过最不平和的平滑函数得出的统计数字的无规律分布需要小心谨慎。L\“utkepohl和Poskitt(1991年)为限制基于三角洲方法的筛选VAR模型的(结构性)脉冲反应的分布提供了封闭式表达方式。然而,数字模拟表明,以这种方式建立的信任间隔似乎过于保守。在本说明中,我争辩说,这些结果自然来自L\“utkepohl和Poskitt(1991年)”中使用的有限参数,它们表现在不适当地应用细微引用时,并且它们可以“补救”,要么使用靴式采样,要么简单地使用标准(非隐蔽)的安抚办法。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月15日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月24日
VIP会员
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员