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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分类依据与纠错
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残差相关时核回归的带宽选择
- 研究问题
- 研究非参数核回归的误差存在相关性时，如何修正常用数据驱动带宽选择方法，并避免指定误差过程的参数模型。
- 方法与思路
- 作者修改既有插入式带宽选择器，通过估计残差协方差函数的某个泛函，将方法推广到平稳相关误差情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该选择器在渐近理论和模拟中表现良好，且不要求误差过程具有参数形式；具体性质和改进幅度未说明。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对协方差泛函的定义与估计、残差估计的影响，以及平稳性之外的依赖条件和带宽评价标准。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，无法判断允许的相关强度、具体渐近性质和模拟收益，也不能推断刊本变化。
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.