ADAPTATION FOR NONPARAMETRIC ESTIMATORS OF LOCALLY STATIONARY PROCESSES
局部平稳过程非参数估计的自适应方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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局部平稳过程非参数估计的自适应方法
- 研究问题
- 在包括非线性过程的局部平稳框架下，如何为不同非参数统计量自适应选择带宽，以降低均方误差？
- 方法与思路
- 作者分别研究交叉验证与对比准则最小化两种带宽选择方法，并借助平稳近似框架推导其渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称结果适用于一般局部平稳设定中的不同统计量，并进一步推导一般 Bernstein 不等式，辅以多组模拟研究。
- 阅读关注点
- 应核对局部平稳与依赖条件、可覆盖的统计量类别、两种选择准则的定义，以及渐近结论如何对应均方误差目标。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能确定具体最优性形式、带宽边界处理或模拟改善幅度，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
Two adaptive bandwidth selection methods for minimizing the mean squared error of nonparametric estimators in locally stationary processes are proposed. We investigate a cross-validation approach and a method based on contrast minimization and derive asymptotic properties of both methods. The results are applicable for different statistics under a general setting of local stationarity including nonlinear processes. At the same time, we deepen the general framework for local stationarity based on stationary approximations. For example, a general Bernstein inequality is derived for such processes. The properties of the bandwidth selection methods are also investigated in several simulation studies.