Bootstrap long memory processes in the frequency domain
长记忆过程的频域自助法AI 解读 ↓
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长记忆过程的频域自助法
- 研究问题
- 长记忆依赖可能使筛法自助法无法捕捉真实协方差结构时，如何构造同时适用于长记忆和短记忆过程的自助法？
- 方法与思路
- 作者提出频域自助抽样方案，并考察其对回归参数最小二乘估计和模型设定检验的有效性，后者具有难处理的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所述方案在长记忆与短记忆依赖下均有效，并讨论筛法在该研究情境中可能失效的协方差结构原因。
- 阅读关注点
- 应核对频域重抽样构造、谱密度估计及记忆参数限制，确认估计量与设定检验的自助有效性分别需要哪些条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex摘要，适用的依赖结构、估计条件及数值表现未说明；不能据此认定筛法对所有长记忆问题均失效。
原文摘要
The aim of the paper is to describe a bootstrap, contrary to the sieve bootstrap, valid under either long memory (LM) or short memory (SM) dependence. One of the reasons of the failure of the sieve bootstrap in our context is that under LM dependence, the sieve bootstrap may not be able to capture the true covariance structure of the original data. We also describe and examine the validity of the bootstrap scheme for the least squares estimator of the parameter in a regression model and for model specification. The motivation for the latter example comes from the observation that the asymptotic distribution of the test is intractable.