Unifying inference for semiparametric regression
Unifying inference for semiparametric regression
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半参数回归的统一推理
DOI：
10.1093/ectj/utab005
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发表时间：
2021-03
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Xiao Zhijie
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hong Shaoxing;Jiang Jiancheng;Jiang Xuejun;Xiao Zhijie
在文献中，最小二乘估计的极限分布之间的平稳和非平稳的情况下存在的差异，在各种回归模型与不同的持久性水平的回归。这阻碍了进一步的统计推断，因为人们必须决定接下来应该使用哪个分布。本文提出了一个具有平稳和非平稳回归变量的半参数部分线性回归模型，以解决这一困难，并提出了一个统一的系数推断方法。具体来说，我们提出了一种有利于统一推理的轮廓加权估计方程方法。将该方法应用于股票收益率的预测回归，并开发了一个经验似然程序来检验其可预测性。结果表明，无论预测变量是否平稳，经验似然比的Wilks定理都成立，这为构造状态变量系数的置信域提供了一种统一的方法.仿真结果表明，所提出的方法工作良好，并具有良好的有限样本性能比一些现有的方法。实证应用研究的可预测性的股票回报突出了我们的方法的价值。
In the literature, a discrepancy in the limiting distributions of least square estimators between the stationary and nonstationary cases exists in various regression models with different persistence level regressors. This hinders further statistical inference since one has to decide which distribution should be used next. In this paper, we develop a semiparametric partially linear regression model with stationary and nonstationary regressors to attenuate this.difficulty, and propose a unifying inference procedure for the coefficients. To be specific, we propose a profile weighted estimation equation method that facilitates the unifying inference. The proposed method is applied to the predictive regressions of stock returns, and an empirical likelihood procedure is developed to test the predictability. It is shown that the Wilks theorem holds for the empirical likelihood ratio regardless of predictors being stationary or not, which provides a unifying method for constructing confidence regions of the coefficients of state variables. Simulations show that the proposed method works well and has favourable finite sample performance over some existing approaches. An empirical application examining the predictability of equity returns highlights the value of our methodology.
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DOI：
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发表时间：
1998
期刊：
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影响因子：
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作者：
P. Hall;Bing-Yi Jing
通讯作者：
P. Hall;Bing-Yi Jing
影响因子：
0.8
作者：
Jiti Gao;Hua Liang
通讯作者：
Jiti Gao;Hua Liang
DOI：
10.2307/3612158
发表时间：
1970-05
期刊：
The Mathematical Gazette
影响因子：
--
作者：
Patrick Billingsley
通讯作者：
Patrick Billingsley
影响因子：
1.5
作者：
Jia Chen;Jiti Gao;Degui Li
通讯作者：
Jia Chen;Jiti Gao;Degui Li
DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
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影响因子：
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作者：
Jiti Gao;P. Phillips
通讯作者：
Jiti Gao;P. Phillips