ASYMPTOTIC THEORY FOR KERNEL ESTIMATORS UNDER MODERATE DEVIATIONS FROM A UNIT ROOT, WITH AN APPLICATION TO THE ASYMPTOTIC SIZE OF NONPARAMETRIC TESTS
单位根中度偏离下核估计的渐近理论与非参数检验的水平AI 解读 ↓
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单位根中度偏离下核估计的渐近理论与非参数检验的水平
- 研究问题
- 当自回归解释变量以中度偏离单位根的方式具有高持续性时，核密度估计及非参数预测回归检验是否仍有效？
- 方法与思路
- 作者发展该持续性区域下核密度估计的渐近理论，并将其用于非参数预测回归中 t 检验的原假设拒绝概率分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章补足近单整与平稳情形之间的理论空白，并证明非参数 t 检验的拒绝概率可对解释变量持续性统一控制。
- 阅读关注点
- 应核对中度偏离的参数化、带宽与误差条件，以及统一控制涵盖的持续性范围和检验原假设的具体形式。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；持续性范围及正则条件未说明，不能将结论理解为所有非参数检验在高持续性下均有效。
原文摘要
We provide new asymptotic theory for kernel density estimators, when these are applied to autoregressive processes exhibiting moderate deviations from a unit root. This fills a gap in the existing literature, which has to date considered only nearly integrated and stationary autoregressive processes. These results have applications to nonparametric predictive regression models. In particular, we show that the null rejection probability of a nonparametric t test is controlled uniformly in the degree of persistence of the regressor. This provides a rigorous justification for the validity of the usual nonparametric inferential procedures, even in cases where regressors may be highly persistent.