UNIFORM BIAS STUDY AND BAHADUR REPRESENTATION FOR LOCAL POLYNOMIAL ESTIMATORS OF THE CONDITIONAL QUANTILE FUNCTION
条件分位数局部多项式估计的一致偏差分析与Bahadur表示AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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条件分位数局部多项式估计的一致偏差分析与Bahadur表示
- 研究问题
- 条件分位数函数及其导数的局部多项式估计，如何在分位点、协变量和带宽上统一描述偏差与Bahadur余项？
- 方法与思路
- 作者研究偏差与弱Bahadur表示的一致界，并将结果用于最优一致收敛速度、随机带宽和条件分位数密度估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，理论允许多项式阶数高于函数可微阶数，并在独立私人价值及风险中性设定下给出一价密封拍卖价值分位数估计。
- 阅读关注点
- 应核对一致性覆盖的分位点和协变量范围、光滑性与带宽条件，以及拍卖应用中从出价到私人价值分位数的映射。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要，无法确认余项的具体阶数及边界处理；拍卖应用限定于所述价值和风险偏好设定，不能任意推广。
原文摘要
This paper investigates the bias and the weak Bahadur representation of a local polynomial estimator of the conditional quantile function and its derivatives. The bias and Bahadur remainder term are studied uniformly with respect to the quantile level, the covariates, and the smoothing parameter. The order of the local polynomial estimator can be higher than the differentiability order of the conditional quantile function. Applications of the results deal with global optimal consistency rates of the local polynomial quantile estimator, performance of random bandwidths, and estimation of the conditional quantile density function. The latter allows us to obtain a simple estimator of the conditional quantile function of the private values in a first-price sealed bids auction under the independent private values paradigm and risk neutrality.