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Model-Free One-Step-Ahead Prediction Intervals: Asymptotic Theory and Small Sample Simulations

Sinsup Cho · Robert B. Miller刊期 1987-09-01 · 卷 15（3）The Annals of Statistics已编入正刊

无模型一步向前预测区间：渐近理论与小样本模拟AI 解读

We show that the empirical quantile process from an ARMA$(1, q)$ process which is strongly mixing $\Delta_s$, and is either Gaussian or double exponential, converges to a Gaussian process. This result is used to derive model-free one-step-ahead prediction intervals for such processes. Simulations demonstrate where the asymptotic theory can and cannot be applied to small samples.

宏观 · 时间序列分位数与分布宏观 · 预测与即时预测
被引 4 次 ↗OpenAlex · 核验
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