Frequentist model averaging for threshold models
Frequentist model averaging for threshold models
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阈值模型的频率模型平均
DOI：
10.1007/s10463-017-0642-9
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发表时间：
2019-04
影响因子：
1
通讯作者：
Zou G.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gao Y.;Zhang X.;Wang S.;Chong T.T.L.;Zou G.
本文提出了一种门限模型规范的频域模型平均方法。在获得最小可能平方误差的意义下，所得到的估计器被证明是渐近最优的。特别地，当组合门限自回归模型的估计量时，该方法也被证明是渐近最优的。仿真结果表明，在现有模型平均方法不适用的情况下，我们提出的模型平均方法具有良好的性能；对于其他情况，我们提出的模型平均方法的性能略好于其他常用的模型选择和模型平均方法。给出了我们的方法在美国失业数据上的实证应用。
This paper develops a frequentist model averaging approach for threshold model specifications. The resulting estimator is proved to be asymptotically optimal in the sense of achieving the lowest possible squared errors. In particular, when combining estimators from threshold autoregressive models, this approach is also proved to be asymptotically optimal. Simulation results show that for the situation where the existing model averaging approach is not applicable, our proposed model averaging approach has a good performance; for the other situations, our proposed model averaging approach performs marginally better than other commonly used model selection and model averaging methods. An empirical application of our approach on the US unemployment data is given.
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DOI：
10.2307/2288580
发表时间：
1985-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
H. White
通讯作者：
H. White
影响因子：
6.3
作者：
Xinyu Zhang;Alan T. K. Wan;Guohua Zou
通讯作者：
Xinyu Zhang;Alan T. K. Wan;Guohua Zou
影响因子：
6.3
作者：
B. Hansen
通讯作者：
B. Hansen
DOI：
10.2307/1533949
发表时间：
1990
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
H. Tong
通讯作者：
H. Tong
影响因子：
6.3
作者：
Delgado, MA;Hidalgo, J
通讯作者：
Hidalgo, J