Local inference for locally stationary time series based on the empirical spectral measure
基于经验谱测度的局部平稳时间序列局部推断AI 解读 ↓
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基于经验谱测度的局部平稳时间序列局部推断
- 研究问题
- 对局部平稳时间序列开展局部推断时，时变经验谱测度及相关统计量具有哪些极限性质，如何支持不同估计方法？
- 方法与思路
- 作者研究索引函数固定或随样本量变化时的时变经验谱测度，建立一般中心极限定理，并展示多种估计应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出经验谱测度及相关统计量的性质和一般中心极限定理，应用包括半参数 Whittle、局部最小二乘及谱密度估计。
- 阅读关注点
- 应核对局部平稳性的定义、随样本量变化的索引函数条件，以及中心极限定理如何落实到各估计量和局部推断。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断允许的非平稳程度、依赖与光滑性要求或局部窗口选择；摘要未报告具体有限样本表现。
原文摘要
The time varying empirical spectral measure plays a major role in the treatment of inference problems for locally stationary processes. The properties of the empirical spectral measure and related statistics are studied -- both when its index function is fixed or when dependent on the sample size. In particular we prove a general central limit theorem. Several applications and examples are given including semiparametric Whittle estimation, local least squares estimation and spectral density estimation.