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Enregistrement W2140330841 · doi:10.1080/03610926.2010.501941

A Saddlepoint Approximation to the Distribution of the Half-Life Estimator in a Stationary Autoregressive Model

2011· article· en· W2140330841 sur OpenAlexaff
Qian Chen, David E. A. Giles

Notice bibliographique

RevueCommunication in Statistics- Theory and Methods · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoregressive modelEstimatorMathematicsEconometricsPurchasing power parityStatisticsConfidence intervalSeries (stratigraphy)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We derive saddlepoint approximations for the distribution and density functions of the half-life estimated by OLS from autoregressive time-series models. Our results are used to prove that none of the integer-order moments of these half-life estimators exist. This provides an explanation for the very large estimates of persistency, and the extremely wide confidence intervals, that have been reported by various authors, i.e., in the empirical economics literature relating to purchasing power parity. Keywords: Autoregressive modelHalf-life estimatorSaddlepoint approximationMathematics Subject Classification: 62E1762F2562M1062P20 Acknowledgments We are grateful to Judith Clarke, Nilanjana Roy, Min Tsao, Graham Voss, and Aman Ullah for their very helpful comments and suggestions. Notes Note: Both the median point estimates and the confidence intervals are calculated from (9) using code written for the SHAZAM econometrics package \citepWet04.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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