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Influence diagnostics in a vector autoregressive model

机译：向量自回归模型中的影响诊断

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In this paper, we use a likelihood approach and the local influence method introduced by Cook [Assessment of local influence (with discussion). J Roy Statist Soc Ser B. 1986;48:133-149] to study a vector autoregressive (VAR) model. We present the maximum likelihood estimators and the information matrix. We establish the normal curvature and slope diagnostics for the VAR model under several perturbation schemes and use the Monte Carlo method to obtain benchmark values for determining the influence of directional diagnostics and possible influential observations. An empirical study using the VAR model to fit real data of monthly returns of IBM and S&P500 index illustrates the effectiveness of our proposed diagnostics.
机译：在本文中，我们使用了Cook提出的似然法和局部影响方法[局部影响评估（并讨论）。 J Roy Statist Soc Ser B. 1986; 48：133-149]研究向量自回归（VAR）模型。我们提出了最大似然估计量和信息矩阵。我们在几种扰动方案下为VAR模型建立正态曲率和斜率诊断，并使用蒙特卡罗方法获得基准值，以确定方向性诊断和可能的影响性观测的影响。使用VAR模型拟合IBM和S＆P500指数的月度收益的真实数据的实证研究表明了我们提出的诊断方法的有效性。

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