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A two–stage approach to additive time series models

机译：加性时间序列模型的两阶段方法

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For nonlinear additive time series models, an appealing approach used in the literature to estimate the nonparametric additive components is the projection method. In this paper, it is demonstrated that the projection method might not be efficient in an asymptotic sense. To estimate additive components efficiently, a two–stage approach is proposed together with a local linear fitting and a new bandwidth selector based on the nonparametric version of the Akaike information criterion. It is shown that the two–stage method not only achieves efficiency but also makes bandwidth selection relatively easier. Also, the asymptotic normality of the resulting estimator is established. A small simulation study is carried out to illustrate the proposed methodology and the two–stage approach is applied to a real example from econometrics.
机译：对于非线性加性时间序列模型，文献中使用的一种吸引人的方法来估计非参数加性成分是投影方法。在本文中，证明了投影方法在渐近意义上可能不是有效的。为了有效地估计附加成分，基于Akaike信息准则的非参数版本，提出了一种两阶段方法以及局部线性拟合和新的带宽选择器。结果表明，两步法不仅提高了效率，而且使带宽选择相对容易。而且，建立了所得估计量的渐近正态性。进行了一个小型仿真研究，以说明所提出的方法，并将两阶段方法应用于计量经济学中的实际示例。

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