Книга "Short-Memory Linear Process and Econometic Applications" авторства Kairat Mybanov T. представляет собой полное собрание асимптотических результатов для эконометрических моделей с детерминированными экзогенными факторами. Такие факторы включают в себя линейные (а также более общие кусочно-полиномиальные) тренды, сезонные осциллирующие функции, а также медленно меняющиеся функции, включая логарифмические тренды, а также некоторые спецификации пространственных матриц в теории пространственных моделей.
Книга начинается с центральных предельных теоремы (ЦПТ) для взвешенных сумм коротких линейных процессов памяти. В этой части рассматриваются определенные операторы в пространствах Lp и их применение для получения ЦПТ. Приложения ЦПТ касаются приближенного распределения различных оценок для нескольких эконометических моделей. Среди обсужденных моделей - статические линейные модели с медленно изменяющимися факторами, пространственные модели, авторегрессии временных рядов и две нелинейных модели (бинарная модель логита и нелинейная модель, элементы которой содержат медленно изменяющиеся факторы). Процедуры оценки включают обычное и нелинейное наименьшие квадраты, максимальное правдоподобие и метод моментов.
В дополнительные тематические разделы входят введение в операторов, вероятности и линейные модели; приближаемые последовательности векторов Lp; сходимость линейных и квадратичных форм; регрессии с медленно меняющимися факторами; пространственные модели; сходимость; нелинейные модели; и инструменты для векторно-авторегрессий.
Kairat Mynbayev's book presents the test results for the linear econometric processes that depend on externally deterministic components. This includes linear and piecewise-polynomial trends, seasonal rhythms, curves with gradual variances (logarithmic), and some groups of spatial matrix elements and equations of spatially farmland effects.
The natural breaches establish the central limit phenomena for the brief-memory lines who run into some sum weights. Within this part arises also the observations about the given factors in the Lp augmentations and their use during the drafts of the CL close the restrictions. One of the possible developments for these theoretic models includes the usage within estimations using ordinary or nonlinear duplication squaring, adjusting likelihood, moments method. A helpful addition to material is found in discussions of electron operators, one million probabilities, linear systems of deduction. Space of movement equations, the approximation with gradually varying determinants, spatially based systems, convergence theory, nonlinear settings, toolkits for creating vector reactions are a topics discussed too.
Электронная Книга «Short-Memory Linear Processes and Econometric Applications» написана автором Kairat Mynbaev T. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118007662
Описание книги от Kairat Mynbaev T.
This book serves as a comprehensive source of asymptotic results for econometric models with deterministic exogenous regressors. Such regressors include linear (more generally, piece-wise polynomial) trends, seasonally oscillating functions, and slowly varying functions including logarithmic trends, as well as some specifications of spatial matrices in the theory of spatial models. The book begins with central limit theorems (CLTs) for weighted sums of short memory linear processes. This part contains the analysis of certain operators in Lp spaces and their employment in the derivation of CLTs. The applications of CLTs are to the asymptotic distribution of various estimators for several econometric models. Among the models discussed are static linear models with slowly varying regressors, spatial models, time series autoregressions, and two nonlinear models (binary logit model and nonlinear model whose linearization contains slowly varying regressors). The estimation procedures include ordinary and nonlinear least squares, maximum likelihood, and method of moments. Additional topical coverage includes an introduction to operators, probabilities, and linear models; Lp-approximable sequences of vectors; convergence of linear and quadratic forms; regressions with slowly varying regressors; spatial models; convergence; nonlinear models; and tools for vector autoregressions.
