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Oracle inequalities for high dimensional vector autoregressions

Anders Bredahl Kock · Laurent Callot刊期 2015-06 · 卷 186（2）Journal of Econometrics已编入正刊

高维向量自回归的 oracle 不等式AI 解读

This paper establishes non-asymptotic oracle inequalities for the prediction error and estimation accuracy of the LASSO in stationary vector autoregressive models. These inequalities are used to establish consistency of the LASSO even when the number of parameters is of a much larger order of magnitude than the sample size. We also state conditions under which no relevant variables are excluded.

宏观 · 时间序列正则化与变量选择宏观 · VAR 与局部投影
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