A frequency domain bootstrap for ratio statistics in time series analysis
时间序列比值统计量的频域自助法AI 解读 ↓
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时间序列比值统计量的频域自助法
- 研究问题
- 基于学生化周期图纵坐标的频域自助法，能否有效近似自相关等比值统计量，并改善正态近似？
- 方法与思路
- 作者研究该频域自助法的渐近性质，利用Edgeworth展开比较近似，并将结果应用于Whittle估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明比值统计量自助近似的有效性，并通过展开说明其优于正态近似；结果也适用于Whittle估计。
- 阅读关注点
- 应核对学生化和重抽样的构造、时间序列依赖与矩条件，以及高阶近似改善的含义和适用统计量范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；高阶结论的具体条件和模拟数值未提供，不能推断所有样本下均优于正态近似。
原文摘要
The asymptotic properties of the bootstrap in the frequency domain based on Studentized periodogram ordinates are studied. It is proved that this bootstrap approximation is valid for ratio statistics such as autocorrelations. By using Edgeworth expansions it is shown that the bootstrap approximation even outperforms the normal approximation. The results carry over to Whittle estimates. In a simulation study the behavior of the bootstrap is studied for empirical correlations and Whittle estimates.