Representação média móvel de aproximações autorregressivas Estudamos as propriedades de uma representação MA (infinito) de uma aproximação autoregressiva para um processo estacionário de valor real. Ao fazer isso, damos uma extensão do teorema de Wiener na configuração de aproximação determinística. Ao lidar com dados, podemos usar esse novo resultado-chave para obter informações sobre a estrutura de representações MA (infinito) de modelos autorregressivos ajustados, nos quais a ordem aumenta com o tamanho da amostra. Em particular, damos um limite uniforme para estimar os coeficientes médios móveis via aproximação autorregressiva sendo uniforme sobre todos os inteiros. Se você tiver problemas para baixar um arquivo, verifique se você tem o aplicativo adequado para visualizá-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda do IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site do IDEAS. Por favor, seja paciente, pois os arquivos podem ser grandes. 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Ao fazê-lo, damos uma extensão do Teorema de Wiener na configuração da aproximação determinística. Ao lidar com dados, podemos usar esse novo resultado de chave para obter uma visão da estrutura de infinitas representações de MA de modelos autorregressivos ajustados, nos quais a ordem aumenta com o tamanho da amostra. Em particular, damos um limite uniforme para estimar os coeficientes médios móveis via aproximação autorregressiva sendo uniforme sobre todos os inteiros. by Peter Bhlmann. 1999. Comparamos e revisamos blocos, peneiras e bootstraps locais para séries temporais e, assim, esclarecemos fatos teóricos, bem como o desempenho em dados de amostra nite. Nossa (re) visão é seletiva com a intenção de obter uma nova e justa imagem sobre alguns aspectos particulares das séries temporais de bootstrapping. O ge. Comparamos e revisamos blocos, peneiras e bootstraps locais para séries temporais e, assim, esclarecemos fatos teóricos, bem como o desempenho em dados de amostra nite. Nossa (re) visão é seletiva com a intenção de obter uma nova e justa imagem sobre alguns aspectos particulares das séries temporais de bootstrapping. A generalidade do bootstrap do bloco é contrastada por bootstraps de peneira. Discutimos as desvantagens / desvantagens implementacionais e argumentamos que dois tipos de peneiras superam o método de blocos, cada um deles em seu próprio nicho importante, ou seja, processos lineares e categóricos, respectivamente. Os bootstraps locais, projetados para problemas de suavização não paramétricos, são fáceis de usar e implementar, mas apresentam, em alguns casos, baixo desempenho. Palavras-chave e frases. Autorregressão, bootstrap de blocos, séries temporais categóricas, algoritmo de contexto, bootstrap duplo, processo linear, bootstrap local, cadeia de Markov, bootstrap de peneira, processo estacionário. 1 Introdução Bootstrapping pode ser visto como simulando uma estatística ou pro estatística. por Slvia Gonalves, Lutz Kilian. 2003 Resumo não encontrado por Atsushi Inoue, Lutz Kilian, Ken West, Mark Watson, Jonathan Wright - Parâmetros e Inovações de Variações nos Modelos VAR (), International Economic Review. É comum realizar inferência de bootstrap em modelos vetoriais autoregressivos (VAR) com base na suposição de que o processo gerador de dados subjacente é de ordem de defasagem finita. Esta suposição é implausível na prática. Estabelecemos a validade assintótica do método de bootstrap baseado em resíduos para sm. É comum realizar inferência de bootstrap em modelos vetoriais autoregressivos (VAR) com base na suposição de que o processo gerador de dados subjacente é de ordem de defasagem finita. Esta suposição é implausível na prática. Estabelecemos a validade assintótica do método de bootstrap baseado em resíduos para funções suaves de parâmetros de inclinação VAR e variâncias de inovação sob a suposição alternativa de que uma sequência de modelos VAR de ordem finita é ajustada a dados gerados por um processo VAR de possível ordem infinita. Esta classe de estatísticas inclui medidas de previsibilidade e respostas de impulso ortogonalizadas e decomposições de variância. Nossa abordagem fornece uma alternativa para o uso da aproximação normal assintótica e pode ser usada mesmo na ausência de soluções de forma fechada para a variância do estimador. Ilustramos a relevância prática de nossas descobertas para o trabalho aplicado, incluindo a avaliação de modelos macroeconômicos. 1. introdução É comum na análise vetorial autorregressiva (VAR) aplicada condicionar a suposição de que a ordem de atraso do processo de geração de dados VAR (DGP) é finita. A implausibilidade dos modelos VAR de ordem finita-defasada foi apontada por Braun e Mittnik (1993), entre outros, mas a suposição de ordem finita-defasada continua a desempenhar um papel central na inferência econométrica na prática. O fato de que o DGP é pensado para ser representado por um processo VAR (1) tem implicações importantes para a inferência de VAR. Por exemplo, Lutkepohl e Poskitt (1991) mostram que, embora o estimador de resposta a impulso VAR retenha sua distribuição normal assintótica no caso de ordem infinita, sua variância assintótica é uma função não decrescente do horizonte de previsão. Diferentemente da ordem de defasagem finita de Peter J. Bickel, Peter Bhlmann. 1995. Estudamos um método bootstrap para séries temporais estacionárias de valor real, que é baseado no método das peneiras. Nós nos restringimos a bootstraps autorregressivo peneira. Dada uma amostra X1. X n de um processo linear fX tg t2 Z, aproximamos o processo subjacente por um modelo autoregressivo com orde. Estudamos um método bootstrap para séries temporais estacionárias de valor real, que é baseado no método das peneiras. Nós nos restringimos a bootstraps autorregressivo peneira. Dada uma amostra X1. X n de um processo linear fX tg t2 Z, aproximamos o processo subjacente por um modelo autoregressivo com ordem p p (n), onde p (n) 1p (n) o (n) como o tamanho da amostra n1. Com base em tal modelo, constrói-se um processo de bootstrap fXtg t2Z, do qual se pode extrair amostras de qualquer tamanho. O resultado é que, com alta probabilidade, tal processo de bootstrap fx t g t2 Z satisfaz um novo tipo de condição de mistura. Isso implica que muitos resultados para seqüências de mixagem estacionárias são transferidos para o processo de bootstrap da peneira. Como exemplo, derivamos um teorema do limite central funcional sob uma condição de bracketing. por Franz C. Palm, Stephan Smeekes, Jean-Pierre Urbain - Memorando de Pesquisa METEOR 06/015, Universiteit Maastricht. 2006. Neste trabalho, estudamos e comparamos as propriedades de vários testes de raiz unitária de bootstrap recentemente propostos na literatura. Os testes são Dickey-Fuller ou Augmented DF-tests, baseados em resíduos de uma autorregressão e o uso do bootstrap do bloco ou nos primeiros dados diferenciados e o uso. Neste trabalho, estudamos e comparamos as propriedades de vários testes de raiz unitária de bootstrap recentemente propostos na literatura. Os testes são Dickey-Fuller ou Augmented DF-tests, baseados nos resíduos de uma auto-regressão e no uso do bootstrap do bloco ou nos primeiros dados diferenciados e no uso do bootstrap ou bootstrap estacionário. Estendemos a análise intercambiando as transformações de dados (diferenças versus resíduos), os tipos de bootstrap e a presença ou ausência de uma correção para autocorrelação nos testes. Mostramos que dois testes de bootstrap baseados em resíduos permanecem assintoticamente válidos. Em contraste com a literatura que foca na comparação dos testes de bootstrap com um teste assintótico, comparamos os testes de bootstrap entre eles usando superfícies de resposta para seu tamanho e potência em um estudo de simulação. Este estudo leva às seguintes conclusões: (i) testes DF aumentados são sempre preferidos aos testes DF padrão (ii) o bootstrap de peneira tem um desempenho melhor do que o bootstrap de bloco (iii) testes baseados em diferenças parecem ter propriedades de tamanho ligeiramente melhores, mas testes baseados em resíduos parecem mais poderosos. por Franz C. Palm, Stefan Smeekes, Jean-Pierre Urbain. 2007. Neste trabalho, propomos uma versão de bootstrap do teste de Wald para cointegração em um modelo de correção de erro condicional de equação simples. O bootstrap de peneira multivariada é usado para lidar com a dependência na série. Mostramos que o teste de bootstrap introduzido é assintoticamente válido. Nós também analisamos. Neste trabalho, propomos uma versão de bootstrap do teste de Wald para cointegração em um modelo de correção de erro condicional de equação simples. O bootstrap de peneira multivariada é usado para lidar com a dependência na série. Mostramos que o teste de bootstrap introduzido é assintoticamente válido. Também analisamos as pequenas propriedades amostrais do nosso teste por simulação e comparamos com o teste assintótico e vários testes alternativos de bootstrap. O teste de bootstrap oferece melhorias significativas em termos de propriedades de tamanho sobre o teste assintótico, enquanto possui propriedades de energia semelhantes. Ele também executa pelo menos tão bem quanto os testes alternativos de bootstrap considerados em termos de tamanho e potência. A sensibilidade do teste de bootstrap para o subsídio para componentes determinísticos também é investigada. Os resultados da simulação mostram que os testes com componentes determinísticos suficientes incluídos são insensíveis ao verdadeiro valor das tendências no modelo e retêm o tamanho correto. Classificação JEL: C15, C32. por Peter Bhlmann. 1996. Estudamos um procedimento de bootstrap para séries temporais com uma tendência determinística. A peneira para construir o bootstrap é baseada na aproximação autoregressiva. Dados dados de séries temporais, um primeiro uso de uma estimativa preliminar da tendência da série temporal subjacente e, em seguida, aproximar o n. Estudamos um procedimento de bootstrap para séries temporais com uma tendência determinística. A peneira para construir o bootstrap é baseada na aproximação autoregressiva. Dados dados de séries temporais, um primeiro uso de uma estimativa preliminar da tendência da série temporal subjacente e, em seguida, aproximar o processo de ruído por um grande modelo autoregressivo de ordem crescente à medida que o tamanho da amostra cresce. O esquema de bootstrap baseia-se em reamostrar inovações estimadas de modelos autorregressivos ajustados. Mostramos a validade de tais aproximações de bootstrap para a distribuição limitante de estimadores de tendência linear, tais como preditores de regressão geral ou suavizadores de kernel. Este esquema de bootstrap pode então ser usado para construir intervalos de confiança simultâneos para a tendência, onde a simultaneidade pode ser alcançada em um intervalo de pontos que podem ser escolhidos pelo usuário. O contexto de séries temporais é substancialmente diferente da configuração independente: métodos do independente, adaptados ao caso dependente, parecem perder muito de sua precisão. Nosso procedimento de reamostragem produz resultados satisfatórios em um estudo de simulação para tamanhos de amostras finitas. por Andres M. Alonso, Juan Romo. Diversas técnicas de reamostragem de dados dependentes já foram propostas. Neste artigo utilizamos técnicas de valores faltantes para modificar o jackknife de blocos móveis e o bootstrap. Mais especificamente, consideramos os blocos de observações deletadas no jackknife de blocos como dados perdidos que são reco. Diversas técnicas de reamostragem de dados dependentes já foram propostas. Neste artigo utilizamos técnicas de valores faltantes para modificar o jackknife de blocos móveis e o bootstrap. Mais especificamente, consideramos os blocos de observações deletadas no jackknife de blocos como dados perdidos que são recuperados por estimativas de valores faltantes incorporando a estrutura de dependência de observação. Assim, estimamos a variância de uma estatística como uma variância ponderada da amostra da estatística avaliada em uma série completa. A consistência da variância e os estimadores de distribuição da média da amostra são estabelecidos. Além disso, aplicamos a abordagem de valores omissos ao bootstrap em bloco, incluindo algumas observações ausentes entre dois blocos consecutivos e demonstramos a consistência dos estimadores de variância e de distribuição da média amostral. Finalmente, apresentamos os resultados de um extenso estudo de Monte Carlo para avaliar o desempenho desses métodos para tamanhos de amostras finitas, mostrando que nossa proposta fornece estimativas de variância para várias estatísticas de séries temporais com menor erro quadrático médio do que os procedimentos anteriores. 2 por Slvia Gonalves, Lutz Kilian, Srie Scientifique, Banque Du Canadá, Banque Laurentienne Du Canadá, Bolsa de Montreaux, Gaz Mtropolitain, cole Polytechnique De Montréal, Hec Montral, Université Concordia, Universidade de Montréal, Universit Laval, Universit Mcgill. citação da fonte do documento, incluindo o aviso. Seções curtas podem ser citadas sem permissão explícita, se todo o crédito, incluindo aviso prévio, for dado à fonte. CIRANO Le CIRANO é um organismo sem fins lucrativos, mas lucrativo constituído pela vertigem da vida das empresas de Qubec. O financiamento da citação da fonte do documento, incluindo o aviso. Seções curtas podem ser citadas sem permissão explícita, se todo o crédito, incluindo aviso prévio, for dado à fonte. CIRANO Le CIRANO é um organismo sem fins lucrativos, mas lucrativo constituído pela vertigem da vida das empresas de Qubec. O financiamento da infra-estrutura e das actividades activas de investigação das organizações de empresas, a subvenção das dunas, a infra-estrutura do ministério da investigação, a ciência e a tecnologia, a subvenção e a administração de obtenções par quases de investigação. A CIRANO é uma organização privada sem fins lucrativos, constituída sob o Ato de Empresas Qubec. Sua infra-estrutura e atividades de pesquisa são financiadas através de taxas pagas pelas organizações membros, uma subvenção de infra-estrutura do Ministério da Pesquisa, da Ciência e da Tecnologia, e subvenções e mandatos de pesquisa obtidos por suas equipes de pesquisa. Les organizações-partenaires / As organizações parceiras PARTENAIRE MAJEUR. Ministre des Finances, de lconomie et de la Recherche MFER de Yoosoon Chang, Joon Y. Park. Neste trabalho, derivamos as distribuições assintóticas dos testes Augmented-Dickey-Fuller (ADF) sob condições muito suaves. Os testes foram originalmente propostos e investigados por Said e Dickey (1984) para testar raízes unitárias em modelos ARMA de ordem nita com inovações iid, e são baseados em uma AR nite. Neste trabalho, derivamos as distribuições assintóticas dos testes Augmented-Dickey-Fuller (ADF) sob condições muito suaves. Os testes foram originalmente propostos e investigados por Said e Dickey (1984) para testar raízes unitárias em modelos ARMA de ordem nita com inovações de iid, e são baseados em um processo de ordem AR crescente com o tamanho da amostra. Nossas condições são significativamente mais fracas que as deles. Em particular, nós permitimos processos lineares gerais com inovações de diferenças de martingale, possuindo possivelmente heteroscedasticidades condicionais. Os processos lineares orientados pelas inovações do tipo ARCH são, assim, permitidos. O intervalo para as taxas crescentes permissíveis para a ordem de aproximação AR também é muito mais amplo. Para o teste do tipo t usual, nós só exigimos que ele aumente na ordem o (n12), enquanto eles assumem que é de ordem o (n) para alguma satisfação.
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