Asymptotic spectral theory for nonlinear time series
非线性时间序列的渐近谱理论AI 解读 ↓
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非线性时间序列的渐近谱理论
- 研究问题
- 对于平稳因果过程，能否用涉及条件矩的条件建立周期图及平滑谱密度估计的极限理论，并支持频域自助法？
- 方法与思路
- 作者以仅涉及条件矩的条件替代常用强混合条件，推导周期图和平滑周期图谱密度估计的极限分布，并讨论频域自助法应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所用条件对多种非线性时间序列容易核验，并在该条件体系下给出谱统计量的极限分布和自助法应用。
- 阅读关注点
- 应核对平稳因果过程的定义、具体矩条件、平滑参数限制，以及频域自助法所需条件与谱估计结论之间的关系。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未列具体条件或适用模型，不能将结论扩大到所有非线性时间序列。
原文摘要
We consider asymptotic problems in spectral analysis of stationary causal processes. Limiting distributions of periodograms and smoothed periodogram spectral density estimates are obtained and applications to the spectral domain bootstrap are given. Instead of the commonly used strong mixing conditions, in our asymptotic spectral theory we impose conditions only involving (conditional) moments, which are easily verifiable for a variety of nonlinear time series.