A Central Limit Theorem for Globally Nonstationary Near-Epoch Dependent Functions of Mixing Processes
混合过程的全局非平稳近历元相依函数的中心极限定理AI 解读 ↓
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混合过程的全局非平稳近历元相依函数的中心极限定理
- 研究问题
- 当相依随机过程具有全局分布异质性、甚至渐近无界的矩时，如何建立中心极限定理并处理非平稳带来的困难？
- 方法与思路
- 作者改造 McLeish 的鞅差分中心极限定理，并构造适当的 Bernstein 分块，证明这些分块满足所需条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所证中心极限定理允许随机项分布的全局异质性，包括渐近无界的矩，并通过分块方法处理相依结构。
- 阅读关注点
- 应核对近历元相依与混合条件、分块长度及间隔的选择，以及矩增长、归一化和极限方差之间的约束。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未提供矩阶数、增长限制或完整定理；允许无界矩不意味着任意增长，也未说明具体经济应用。
原文摘要
A central limit theorem is proved for dependent stochastic processes. Global heterogeneity of the distribution of the terms is permitted, including asymptotically unbounded moments. The approach is to adapt a CLT for martingale differences due to McLeish and show that suitably defined Bernstein blocks satisfy the required conditions.