This paper develops asymptotic theo

This paper develops asymptotic theory for a nonlinear parametric cointegrating regression model. We establish a general framework for weak consistency that is easy to apply for various nonstationary time series, including partial sums of linear processes and Harris recurrent Markov chains. We provide limit distributions for nonlinear least square estimators, extending the previous works. We also introduce endogeneity to the model by allowing the error to be serially dependent on and cross correlated with the regressors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้พัฒนาทฤษฎี asymptotic สำหรับแบบไม่เชิงเส้นพาราเมตริก cointegrating แบบจำลองถดถอย เราสร้างกรอบการทำงานทั่วไปสำหรับความอ่อนแอที่จะใช้สำหรับชุดเวลา nonstationary ต่าง ๆ รวมถึงผลรวมบางส่วนของกระบวนการเชิงเส้นและแฮร์ริสเกิดซ้ำ Markov chains เรามีขีดจำกัดการกระจายสำหรับไม่เชิงเส้นอย่างน้อยตาราง estimators ขยายงานก่อนหน้านี้ เรายังแนะนำ endogeneity กับรูปแบบ โดยให้ข้อผิดพลาดจะขึ้นอยู่กับ serially และ correlated ข้ามกับ regressors ที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะพัฒนาทฤษฎี asymptotic สำหรับ cointegrating ตัวแปรเชิงเส้นแบบการถดถอย เราสร้างกรอบทั่วไปเพื่อความมั่นคงอ่อนแอที่เป็นเรื่องง่ายที่จะใช้สำหรับอนุกรมเวลาไม่คงที่ต่าง ๆ รวมทั้งผลรวมบางส่วนของกระบวนการเชิงเส้นและแฮร์ริสโซ่มาร์คอฟเกิดขึ้นอีก เราให้วงเงินสำหรับการกระจายประมาณตารางอย่างน้อยไม่เชิงเส้นขยายผลงานก่อนหน้านี้ นอกจากนี้เรายังแนะนำ endogeneity รูปแบบโดยให้ข้อผิดพลาดที่จะขึ้นอยู่กับลำดับและข้ามความสัมพันธ์กับ regressors

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะพัฒนาทฤษฎีซีมโทติคสำหรับแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นตัวแปร . เราสร้างกรอบทั่วไปสำหรับความสอดคล้องที่อ่อนแอง่ายต่อการใช้สำหรับอนุกรมเวลาติจิต่าง ๆรวมทั้งผลรวมบางส่วนของกระบวนการเชิงเส้นและแฮร์ริสกำเริบแบบโซ่ เราให้บริการการกำหนดเชิงกำลังสองน้อยที่สุดประมาณ ขยายงานก่อนหน้านี้เรายังแนะนำ endogeneity กับรูปแบบโดยให้ความผิดพลาดที่จะเป็นขึ้นอยู่กับและข้าม มีความสัมพันธ์กับ regressors .