The Bootstrap for Network Dependent Processes
网络依赖过程的自助法AI 解读 ↓
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网络依赖过程的自助法
- 研究问题
- 在条件 ψ 弱依赖的网络过程下，如何构造均值的置信集，并为网络异方差自相关稳健方差估计提供自助法替代？
- 方法与思路
- 作者提出区块方法和修正的依赖野生自助法，在光滑函数模型中研究一致性，并比较两种程序所需的条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两类自助法均具有一致性，且修正野生自助法及对应方差估计所需条件更弱，因此作者更推荐其实践使用。
- 阅读关注点
- 应核对条件 ψ 弱依赖的定义、网络区块与相关权重的构造、网络增长条件，以及两种一致性条件的具体差异。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未列完整条件或有限样本结果，无法判断实际覆盖率。
原文摘要
This paper focuses on the bootstrap for network dependent processes under the conditional $ψ$-weak dependence. Such processes are distinct from other forms of random fields studied in the statistics and econometrics literature so that the existing bootstrap methods cannot be applied directly. We propose a block-based approach and a modification of the dependent wild bootstrap for constructing confidence sets for the mean of a network dependent process. In addition, we establish the consistency of these methods for the smooth function model and provide the bootstrap alternatives to the network heteroskedasticity-autocorrelation consistent (HAC) variance estimator. We find that the modified dependent wild bootstrap and the corresponding variance estimator are consistent under weaker conditions relative to the block-based method, which makes the former approach preferable for practical implementation.