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Kernel estimators of asymptotic variance for adaptive Markov chain Monte Carlo

Yves F. Atchadé刊期 2011-04-01 · 卷 39（2）The Annals of Statistics已编入正刊

自适应马尔可夫链蒙特卡洛的渐近方差核估计AI 解读

We study the asymptotic behavior of kernel estimators of asymptotic variances (or long-run variances) for a class of adaptive Markov chains. The convergence is studied both in Lp and almost surely. The results also apply to Markov chains and improve on the existing literature by imposing weaker conditions. We illustrate the results with applications to the GARCH(1, 1) Markov model and to an adaptive MCMC algorithm for Bayesian logistic regression.

宏观 · 时间序列核、筛与局部多项式贝叶斯
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