Limit theorems for non-degenerate U-statistics of block maxima for time series
时间序列区块最大值的非退化 U 统计量极限定理AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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时间序列区块最大值的非退化 U 统计量极限定理
- 研究问题
- 研究多元时间序列极值分析中，滑动区块最大值如何影响非退化 U 统计量的渐近性质，并考察分段平稳情形。
- 方法与思路
- 作者为任意阶非退化 U 统计量推导极限结果，具体分析经验方差、概率加权矩估计和 Kendall 秩相关统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将滑动区块相对不相交区块的改进结果推广到一般非退化 U 统计量，并扩展至分段平稳样本。
- 阅读关注点
- 应核对时间依赖与区块长度条件、非退化要求、渐近方差比较，以及分段平稳扩展和模拟设计的适用范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明具体正则条件、效率改进幅度和模拟数值。
原文摘要
The block maxima method is a classical and widely applied statistical method for time series extremes. It has recently been found that respective estimators whose asymptotics are driven by empirical means can be improved by using sliding rather than disjoint block maxima. Similar results are derived for general non-degenerate U-statistics of arbitrary order, in the multivariate time series case. Details are worked out for selected examples: the empirical variance, the probability weighted moment estimator and Kendall's tau statistic. The results are also extended to the case where the underlying sample is piecewise stationary. The finite-sample properties are illustrated by a Monte Carlo simulation study.