Autocorrelated Error(자기 상관 오류)란 무엇입니까?
Autocorrelated Error 자기 상관 오류 - We allow for autocorrelated errors and a potential impact of index trader positions on the level and volatility of commodity returns. [1] Klein, Mélard, and Zahaf (1998) have proposed the computation of the exact Fisher information matrix of a large class of Gaussian time series models called the single-input-single-output (SISO) model, includes dynamic regression with autocorrelated errors and the transfer function model, with autoregressive moving average errors. [2] Hence, this study considers the linear regression time series model for series with outliers and autocorrelated errors. [3] We: (a) provide a full framework of total and level-specific R-squared measures for MLMs that utilize any type of centering, and contrast these with Rights and Sterba's measures assuming cluster-mean-centering, (b) explain and derive which measures are applicable for MLMs with nonlinear terms, and extend the R-squared computation to accommodate (c) heteroscedastic and/or (d) autocorrelated errors. [4] This study discovered that the proposed smoothing method is the best for time series observations with Autocorrelated error because it doesn’t over fit and works well for large sample sizes. [5] Illustrations include ARMA with seasonal dummies, misspecified ARMAX models with autocorrelated errors, nonlinear ARMAX models, ARMA with a structural break, a wide range of ARMAX models with infinitevariance errors, weak GARCH models and the consistency of kernel estimation of the density of ARMAX errors. [6] In case of autocorrelated errors, it shows that the SLS performs well for estimating the parameters of the model and gives small bias. [7] This chapter relaxes the homoscedasticity and nonautocorrelation assumptions of the random error of a linear regression model and shows how the parameters of the linear model are correctly estimated and tested in presence of heteroscedastic and autocorrelated error in the model. [8] The information loss with heteroskedastic and/or autocorrelated errors can be so extreme that the LM and conditional quasi-likelihood ratio (CQLR) tests have power close to size when it is trivial to distinguish the null from the alternative hypothesis. [9] It extends the applicability of partial-linear single-index models to time series modeling, taking both lag variables and autocorrelated errors into consideration. [10]자기 상관 오류와 지수 거래자 포지션이 상품 수익률의 수준과 변동성에 미치는 잠재적 영향을 허용합니다. [1] Klein, Mélard 및 Zahaf(1998)는 SISO(single-input-single-output) 모델이라고 하는 대규모 가우스 시계열 모델의 정확한 Fisher 정보 행렬 계산을 제안했으며, 여기에는 자기 상관 오류가 있는 동적 회귀 및 자기회귀 이동 평균 오류가 있는 전달 함수 모델. [2] 따라서 본 연구에서는 이상치와 자기상관 오차가 있는 계열에 대한 선형 회귀 시계열 모델을 고려합니다. [3] 우리는: (a) 모든 유형의 센터링을 활용하는 MLM에 대한 전체 및 수준별 R-제곱 측정의 전체 프레임워크를 제공하고, 클러스터 평균 센터링을 가정하는 Rights 및 Sterba의 측정과 대조하고, (b) 다음을 설명하고 도출합니다. 측정값은 비선형 항이 있는 MLM에 적용할 수 있으며 (c) 이분산 및/또는 (d) 자기 상관 오류를 수용하도록 R-제곱 계산을 확장합니다. [4] 이 연구에서는 제안된 평활화 방법이 과적합되지 않고 큰 표본 크기에 잘 작동하기 때문에 자기상관 오차가 있는 시계열 관측에 가장 적합함을 발견했습니다. [5] 그림에는 계절 더미가 있는 ARMA, 자기 상관 오류가 있는 잘못 지정된 ARMAX 모델, 비선형 ARMAX 모델, 구조적 파손이 있는 ARMA, 무한분산 오류가 있는 광범위한 ARMAX 모델, 약한 GARCH 모델 및 ARMAX 오류 밀도의 커널 추정 일관성이 포함됩니다. [6] 자기상관오차의 경우 SLS가 모델의 모수 추정에 잘 수행되고 작은 편향을 준다는 것을 보여준다. [7] 이 장에서는 선형 회귀 모델의 확률 오차에 대한 등분산성 및 비자기상관 가정을 완화하고 모델에 이분산 및 자기상관 오차가 있는 경우 선형 모델의 매개변수가 올바르게 추정되고 테스트되는 방법을 보여줍니다. [8] 이분산 및/또는 자기상관 오류가 있는 정보 손실은 너무 극단적이어서 LM 및 조건부 준우도비(CQLR) 검정은 귀무를 대립 가설과 구별하는 것이 간단할 때 크기에 가까운 검정력을 가질 수 있습니다. [9] 지연 변수와 자기 상관 오류를 모두 고려하여 부분 선형 단일 인덱스 모델의 적용 가능성을 시계열 모델링으로 확장합니다. [10]