Efficient estimation method for generalized ARFIMA models
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on pretest and shrinkage estimation strategies for generalized autoregressive fractionally integrated moving average (GARFIMA) models when some of the regression parameters are possible to restrict to a subspace. These estimation strategies are constructed on the assumption that some covariates are not statistically significant for the response. To define the pretest and shrinkage estimators, we fit two models: one includes all the covariates and the others are subject to linear constraint based on the auxiliary information of the insignificant covariates. The unrestricted and restricted estimators are then combined optimally to get the pretest and shrinkage estimators. We enlighten the statistical properties of the shrinkage and pretest estimators in terms of asymptotic bias and risk. We examine the comparative performance of pretest and shrinkage estimators with respect to unrestricted maximum partial likelihood estimator (UMPLE). We show that the shrinkage estimators have a lower relative mean squared error as compared to the UMPLE when the number of significant covariates exceeds two. Monte Carlo simulations are conducted to examine the relative performance of the proposed estimators to the UMPLE. An empirical application is used for the usefulness of our proposed estimation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».