Choice of bandwidth for kernel regression when residuals are correlated
残差相关时核回归的带宽选择AI 解读 ↓
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残差相关时核回归的带宽选择
- 研究问题
- 当非参数回归误差存在相关性时，如何修正表现不佳的常规带宽选择方法，并避免预先指定误差过程的参数模型？
- 方法与思路
- 作者修改已有的插入式带宽选择器，通过估计残差协方差函数的某个泛函，将方法推广到平稳误差情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该选择器在渐近理论和模拟中具有良好性质，且不要求误差过程服从特定参数模型，但未给出具体性能指标。
- 阅读关注点
- 核对所估协方差泛函的定义、平稳性之外的依赖条件、残差估计步骤，以及带宽选择误差如何影响核回归表现。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体正则条件、收敛速度及模拟设计未说明，不能推断刊本变化或普遍优势。
原文摘要
Standard techniques for selecting the bandwidth of a kernel estimator from the data in a nonparametric regression model perform badly when the errors are correlated. In this paper we propose a modified version of an existing plug-in bandwidth selector. The method is generalized to stationary error variables by estimating a functional of the residual covariance function. The proposed bandwidth selector shows good properties in asymptotic theory and in simulations without assuming a parametric model for the error process.