BLOCK BOOTSTRAP CONSISTENCY UNDER WEAK ASSUMPTIONS
弱条件下的区块自助法一致性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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弱条件下的区块自助法一致性
- 研究问题
- 对混合过程的近历依赖函数，常用区块自助法能否在保证原样本均值中心极限定理的较弱条件下仍保持一致？
- 方法与思路
- 作者将既有分块证明扩展到随机且不等长的区块，分别分析移动区块、循环区块与平稳自助法及其部分和过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称三类区块自助法在所引用中心极限定理的最弱条件下有效，并证明自助部分和在相同条件下满足函数型中心极限定理。
- 阅读关注点
- 核对近历依赖、混合程度与矩条件的准确表述，区块长度要求，以及随机不等长区块下如何建立过程紧性。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未列出具体条件；所谓最弱条件限定于文中引用的中心极限定理框架，不能视为所有依赖过程的最低要求。
原文摘要
This paper weakens the size and moment conditions needed for typical block bootstrap methods (i.e., the moving blocks, circular blocks, and stationary bootstraps) to be valid for the sample mean of Near-Epoch-Dependent (NED) functions of mixing processes; they are consistent under the weakest conditions that ensure the original NED process obeys a central limit theorem (CLT), established by De Jong (1997, Econometric Theory 13(3), 353–367). In doing so, this paper extends De Jong’s method of proof, a blocking argument, to hold with random and unequal block lengths. This paper also proves that bootstrapped partial sums satisfy a functional CLT (FCLT) under the same conditions.