Wielowymiarowy proces biliniowy i modelowanie długookresowe

• Autorzy: Wiktoria Majkowska

Warianty tytułu

Multidimensional Bilinear Process and Long-term Modelling

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono model, w którym zamiast liniowego mechanizmu dostosowywania zaproponowano bardziej ogólne założenie o biliniowym charakterze tego rodzaju procesu. Praca składa się z trzech części. W pierwszej części wprowadzono pojęcie modelu z korektą błędu zgodną z wielowymiarowym procesem biliniowym. Część druga reprezentuje twierdzenia i dowody charakteryzujące warunki stacjonarności biliniowego wielowymiarowego modelu autoregresyjnego. W trzeciej części autorka podała warunki istnienia przekształcenia prezentowanego modelu w jego krótkookresową formę.

EN

The paper presents generalization for the long-term Philips-Loretan model with use of multidimensional bilinear process for the modeling of process correction of deviation from its long-term path. The paper presents the general generation of data process in the form of multidimensional long-term model with the error correction application in the form of multidimensional bilinear process and we obtained the conditions for weak stationarity for such models. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Model wektorowej autoregresji; Modelowanie procesów gospodarczych; Modele makroekonomiczne

EN

Vector Autoregression Model (VAR); Economic process modeling; Macroeconomic models

• Czasopismo: Przegląd Statystyczny
• Rocznik: 2004
• Tom: 51
• Numer: z. 2
• Strony: 59--67

Twórcy

autor

Wiktoria Majkowska

Bibliografia

• [1] Engle R.F. and Granger C.J.W., eds., Long-run economic relationships, Oxford University Press, Oxford 1991.
• [2] Granger C.W.J., What are we learning about the long-run?, Economic Journal 103, pp. 307-317, 1993.
• [3] Granger C.W.J. and. Andersen A.P, An introduction to bilinear time series models, Vandenhoeck and Ruprecht, Göttingen 1978.
• [4] Grahn T, A conditional least squares approach to bilinear time senes estimation, Journal of Time Series Analysis 16, pp. 509-529, 1995.
• [5] Haefke C. and Helmenstein C., Forecasting Australian IPO's: and application of linear and neural network error-correction models, Journal of Forecasting 15, pp. 237-251, 1996.
• [6] Hargreaves C., Macroeconomic modeling in the rang run, Edward Elgar, Cheltenham 1992.
• [7] Hendry D.F., Dynamic econometrics, Oxford University Press, Oxford 1995.
• [8] Makarova S.M., Charemza W.W., 'Bilineynyi mehanizm korrektirovki otklonenij: interpretacya i predlozheniya', Ekonomicheskie issledovaniya: Teoria i prilozheniya, Issue N 1, European University in Sankt-Petersburg, pp. 237-259, 2000.
• [9] Peel D. and Davidson J., A non-linear error correction mechanism based on the bilinear model, Economics Letters 58, pp. 165-170, 1998.
• [10] Phillips P.C.B. and Loretan M., Estimating long-run economic equilibria, Review of Economic Studies 58, pp. 407-436, 1991.
• [11] Plasmans J., Verkooijen W. and Daniels H., Estimating structural exchange rate models by artificial neural networks, Applied Financial Economics 8, pp. 541-551, 1998.
• [12] Psaradakis Z. and Spangolo F., 'markov cointegration', Discussion papare in Economics No. 14/99, Birkbech College, London 1999.
• [13] Sarno L., Adjustment costs and nonlinear dynamics in the demand for money: Italy, 1861-1991, International Journal of Finance and Economics 4, pp. 155-177, 1999.
• [14] Subba Rao T., On the theory of bilinear time senes model, Journal of Royal Statistics Society 43, No. 2, pp. 244-255, 1981.
• [15] Subba Rao T. and Gabr M.M., An introduction to bispectral analysis and bilinear time series models, Series Lecture Notes in Statistics vol. 24, Springer, New York 1974.
• [16] Terdik G., Bilinear stochastic models and related problems of nonlinear time series analysis, Series Lecture Notes in Statistics vol. 142, Springer, New York 1999.
• [17] Tong H., Non-linear time series. A dynamical system approach, Clarendon Press, Oxford 1990.
• [18] van Dijk D.J.C. and Franses P.H., Nonlinear error correction models for interest rates in the Netherlands, in: W.A. Barnett, D.F. Hendry, S. Hylleberg, T. Teräsvirta, D. Tjostheim and A. Würtz, eds. Nonlinear econometric modeling, Cambridge University Press, Cambridge 1999.