NONPARAMETRIC ESTIMATION OF ADDITIVE NONLINEAR ARX TIME SERIES: LOCAL LINEAR FITTING AND PROJECTIONS
加性非线性 ARX 时间序列的非参数估计：局部线性拟合与投影AI 解读 ↓
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加性非线性 ARX 时间序列的非参数估计：局部线性拟合与投影
- 研究问题
- 如何识别并估计加性非线性 ARX 时间序列模型中的内生与外生成分，并刻画各成分估计的收敛速率、偏差和方差？
- 方法与思路
- 作者将局部多项式拟合与投影方法结合，分离并估计加性模型的各个成分，进而建立投影估计量的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，投影估计具有带速率的弱一致性与渐近正态性，并给出渐近偏差和方差表达式，以支持对加性成分的分析。
- 阅读关注点
- 应核对各加性成分的识别与归一化、内外生成分的含义、时间依赖与光滑性条件，以及带宽和投影步骤对偏差方差的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定具体速率、带宽规则与识别限制；成分被称为内生或外生并不足以赋予估计结果因果含义。
原文摘要
We consider the estimation and identification of the components (endogenous and exogenous) of additive nonlinear ARX time series models. We employ a local polynomial fitting scheme coupled with projections. We establish the weak consistency (with rates) and the asymptotic normality of the projection estimates of the additive components. Expressions for the asymptotic bias and variance are given.