Extending the validity of frequency domain bootstrap methods to general stationary processes
将频域自助法的有效性扩展至一般平稳过程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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将频域自助法的有效性扩展至一般平稳过程
- 研究问题
- 如何使频域自助法覆盖超出独立创新线性过程的平稳时间序列，并正确近似谱均值和比率等周期图统计量的分布？
- 方法与思路
- 作者提出混合周期图自助法，结合不同频域方法，并以针对周期图设计的卷积子抽样模拟周期图的弱依赖结构。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法对包含非线性过程的一般平稳序列类具有一致性，重点涵盖谱均值与比率统计量，并通过模拟展示有限样本表现。
- 阅读关注点
- 核对平稳过程类的依赖与矩条件、卷积子抽样的实施参数，以及一致性对应的统计量范围和模拟比较的设计。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；一般平稳类的具体限制和模拟结果未列出，不能认为方法对所有平稳过程或所有频域统计量有效。
原文摘要
Existing frequency domain methods for bootstrapping time series have a limited range. Essentially, these procedures cover the case of linear time series with independent innovations, and some even require the time series to be Gaussian. In this paper we propose a new frequency domain bootstrap method—the hybrid periodogram bootstrap (HPB)—which is consistent for a much wider range of stationary, even nonlinear, processes and which can be applied to a large class of periodogram-based statistics. The HPB is designed to combine desirable features of different frequency domain techniques while overcoming their respective limitations. It is capable to imitate the weak dependence structure of the periodogram by invoking the concept of convolved subsampling in a novel way that is tailor-made for periodograms. We show consistency for the HPB procedure for a general class of stationary time series, ranging clearly beyond linear processes, and for spectral means and ratio statistics on which we mainly focus. The finite sample performance of the new bootstrap procedure is illustrated via simulations.