On bandwidth choice in nonparametric regression with both short- and long-range dependent errors
短程与长程相关误差下非参数回归的带宽选择AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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短程与长程相关误差下非参数回归的带宽选择
- 研究问题
- 当非参数回归误差具有短程或长程依赖时，依赖范围如何改变最优带宽，块自助法与留出交叉验证又如何适应？
- 方法与思路
- 作者引入描述误差依赖结构的分析工具，研究块自助法与留出交叉验证，并分析块长或留出数量的适当选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，适当选择调节量后，两种方法均产生一阶最优带宽；其经验比较中，块自助法尤其在长程依赖下表现更好。
- 阅读关注点
- 核对依赖结构的建模条件、一阶最优性的标准、块长和留出量的选择规则，以及经验比较涵盖的长程依赖强度。
- 阅读边界
- 来源为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体依赖条件和选择规则未说明，经验优势不能推广为所有相关误差下的统一结论。
原文摘要
We analyse methods based on the block bootstrap and leave-out cross-validation, for choosing the bandwidth in nonparametric regression when errors have an almost arbitrarily long range of dependence. A novel analytical device for modelling the dependence structure of errors is introduced. This allows a concise theoretical description of the way in which the range of dependence affects optimal bandwidth choice. It is shown that, provided block length or leave-out number, respectively, are chosen appropriately, both techniques produce first-order optimal bandwidths. Nevertheless, the block bootstrap has far better empirical properties, particularly under long-range dependence.