A TWO-STAGE PLUG-IN BANDWIDTH SELECTION AND ITS IMPLEMENTATION FOR COVARIANCE ESTIMATION
协方差估计的两阶段代入带宽选择及其实施AI 解读 ↓
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协方差估计的两阶段代入带宽选择及其实施
- 研究问题
- 核 HAC 协方差估计的最优带宽含有未知标准化曲率，如何估计这一量并形成可实施的两阶段带宽选择规则？
- 方法与思路
- 作者用一般核函数估计标准化曲率，推导使其估计渐近均方误差最小的带宽，再构造 HAC 带宽的代入方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，曲率估计的最优带宽发散速度应慢于同核 HAC 带宽，并提出实施方法，通过蒙特卡洛评估有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对标准化曲率的定义、核阶数与最优带宽推导，初始估计如何取得，以及模拟比较采用的损失和依赖设定。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，正则条件、带宽公式和模拟结果均未提供，无法判断该规则相对既有方法是否普遍更好。
原文摘要
The two most popular bandwidth choice rules for kernel HAC estimation have been proposed by Andrews (1991) and Newey and West (1994). This paper suggests an alternative approach that estimates an unknown quantity in the optimal bandwidth for the HAC estimator (called normalized curvature ) using a general class of kernels, and derives the optimal bandwidth that minimizes the asymptotic mean squared error of the estimator of normalized curvature. It is shown that the optimal bandwidth for the kernel-smoothed normalized curvature estimator should diverge at a slower rate than that of the HAC estimator using the same kernel. An implementation method of the optimal bandwidth for the HAC estimator, which is analogous to the one for probability density estimation by Sheather and Jones (1991), is also developed. The finite sample performance of the new bandwidth choice rule is assessed through Monte Carlo simulations.