Questo lavoro presenta una breve rassegna su caratteristiche comuni in modelli autoregressivi vettoriali, con particolare riferimento al caso di trend e cicli comuni. Si mostra come la presenza di queste caratteristiche comuni corrisponde a restrizioni di rango di particolari trasformazioni lineari dei coefficienti autoregressivi. Tali restrizioni possono essere testate mediante tecniche di regressione di rango ridotto introdotte in Anderson (1951), basate sulle correlazioni canoniche. Tali tecniche danno soluzione esplicita al problema di massima verosimiglianza gaussiana. Le distribuzioni asintotiche risultano di tipo diverso per differenti caratteristiche. Si riportano inoltre alcune estensioni al caso di integrazione stagionale e a restrizioni di tipo dinamico. Una possibile strategia di modellizzazione é illustrata con un’applicazione su dati finanziari USA.
Common features in vector autoregressive models
PARUOLO, PAOLO
2004-01-01
Abstract
Questo lavoro presenta una breve rassegna su caratteristiche comuni in modelli autoregressivi vettoriali, con particolare riferimento al caso di trend e cicli comuni. Si mostra come la presenza di queste caratteristiche comuni corrisponde a restrizioni di rango di particolari trasformazioni lineari dei coefficienti autoregressivi. Tali restrizioni possono essere testate mediante tecniche di regressione di rango ridotto introdotte in Anderson (1951), basate sulle correlazioni canoniche. Tali tecniche danno soluzione esplicita al problema di massima verosimiglianza gaussiana. Le distribuzioni asintotiche risultano di tipo diverso per differenti caratteristiche. Si riportano inoltre alcune estensioni al caso di integrazione stagionale e a restrizioni di tipo dinamico. Una possibile strategia di modellizzazione é illustrata con un’applicazione su dati finanziari USA.
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