A Functional Central Limit Theorem for Localized Partial Sums of Non-Stationary Time Series
非平稳时间序列局部化部分和的函数型中心极限定理AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究非平稳时间序列的依赖结构、局部平稳性与函数极限理论。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
非平稳时间序列局部化部分和的函数型中心极限定理
- 研究问题
- 分段局部平稳时间序列的核加权部分和具有怎样的函数极限，如何利用该极限检验非参数回归中的均值函数是否恒定？
- 方法与思路
- 作者在物理依赖度量几何衰减下建立局部化过程的弱收敛，将极限扩展至高斯过程，并构造针对多类均值备择的检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出广义函数空间中的局部化高斯极限及相关索引过程的弱收敛，并以模拟和数据示例展示均值检验的应用。
- 阅读关注点
- 应核对核函数和带宽条件、分段局部平稳的定义、函数空间与索引集要求，以及理论极限如何转化为可实施的检验临界值。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收。摘要未提供完整正则条件、检验构造及数值结果，不能判断更弱依赖下是否仍成立。
原文摘要
A localized functional central limit theorem is established for kernel-weighted partial sum processes of piecewise locally stationary time series under geometric decay of the physical dependence measure. The localized process is shown to converge weakly to a centered Gaussian random distribution in $D'(0,1)$, and the limit extends naturally to an isonormal Gaussian process on $L^2([0,1])$. Weak convergence is further derived for processes indexed by totally bounded subsets of $L^2([0,1])$. As an application, the localized limit theory is used to construct tests for constant mean functions against linear, polynomial, and general alternatives in non-parametric regression with locally stationary errors. Simulation results and data examples illustrate the finite sample performance and practical applicability of the proposed methodology.