A Frequency Domain Bootstrap for General Multivariate Stationary Processes
一般多元平稳过程的频域自助法AI 解读 ↓
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一般多元平稳过程的频域自助法
- 研究问题
- 多元时间序列统计量的分布往往依赖四阶矩结构，如何构造有效的频域自助法处理积分周期图及其函数？
- 方法与思路
- 作者提出多元频域混合自助法 MFHB，在平稳性与弱依赖条件下研究有效性，并以模拟比较移动区块自助法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称对一般类别的周期图统计量建立渐近有效性，填补现有多元频域重抽样方法难以处理四阶矩依赖的缺口。
- 阅读关注点
- 应核对混合重抽样怎样保留四阶矩信息、弱依赖条件的具体形式、统计量适用类别，以及有限样本比较的设计。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未给条件细节或模拟数值，不能判断普遍优越性。
原文摘要
For many relevant statistics of multivariate time series, no valid frequency domain bootstrap procedures exist. This is mainly due to the fact that the distribution of such statistics depends on the fourth-order moment structure of the underlying process in nearly every scenario, except for some special cases like Gaussian time series. In contrast to the univariate case, even additional structural assumptions such as linearity of the multivariate process or a standardization of the statistic of interest do not solve the problem. This paper focuses on integrated periodogram statistics as well as functions thereof and presents a new frequency domain bootstrap procedure for multivariate time series, the multivariate frequency domain hybrid bootstrap (MFHB), to fill this gap. Asymptotic validity of the MFHB procedure is established for general classes of periodogram-based statistics and for stationary multivariate processes satisfying rather weak dependence conditions. A simulation study is carried out which compares the finite sample performance of the MFHB with that of the moving block bootstrap.