LOCAL LINEAR FITTING UNDER NEAR EPOCH DEPENDENCE: UNIFORM CONSISTENCY WITH CONVERGENCE RATES
近历依赖下局部线性拟合的一致收敛及其速率AI 解读 ↓
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近历依赖下局部线性拟合的一致收敛及其速率
- 研究问题
- 在近历依赖数据下，局部线性非参数回归估计能否实现一致的强、弱收敛，其收敛速率如何刻画？
- 方法与思路
- 作者在已有逐点渐近分布研究的基础上分析局部线性估计的一致收敛，并给出核类非参数估计量的一般速率结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在温和条件下建立了局部线性拟合的一致强、弱一致性及收敛速率，并提供更一般的核估计一致收敛结论。
- 阅读关注点
- 应核对近历依赖及底层过程的要求、带宽与函数光滑性条件，以及强弱收敛速率和一致性所覆盖的定义域。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，具体速率与所谓温和条件均未列出，不能判断其适用范围或推断其他版本变化。
原文摘要
Local linear fitting is a popular nonparametric method in statistical and econometric modeling. Lu and Linton (2007, Econometric Theory 23, 37–70) established the pointwise asymptotic distribution for the local linear estimator of a nonparametric regression function under the condition of near epoch dependence. In this paper, we further investigate the uniform consistency of this estimator. The uniform strong and weak consistencies with convergence rates for the local linear fitting are established under mild conditions. Furthermore, general results regarding uniform convergence rates for nonparametric kernel-based estimators are provided. The results of this paper will be of wide potential interest in time series semiparametric modeling.