商业波动分析中的几乎周期相关时间序列
Almost Periodically Correlated Time Series in Business Fluctuations Analysis
AI总结：
提出非标准子抽样程序与 APC 时间序列离散谱的非参数建模及滤波方法，用于商业周期的正式统计推断和提取，并应用于波兰工业生产指数。
摘要：
我们提出一种非标准的子抽样程序，用于对商业周期进行正式的统计推断；商业周期是刻画经济增长波动的最重要的不可观测特征之一。我们表明，商业周期的某些特征可以通过 Almost Periodically Correlated（APC，几乎周期相关）时间序列的离散谱以非参数方式建模。基于该谱的估计特征，通过滤波提取商业周期。作为例证，我们刻画了波兰经济工业生产指数中商业周期的主要性质。
英文摘要：
We propose a non-standard subsampling procedure to make formal statistical inference about the business cycle, one of the most important unobserved feature characterising fluctuations of economic growth. We show that some characteristics of business cycle can be modelled in a non-parametric way by discrete spectrum of the Almost Periodically Correlated (APC) time series. On the basis of estimated characteristics of this spectrum business cycle is extracted by filtering. As an illustration we characterise the man properties of business cycles in industrial production index for Polish economy.
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