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Optimal Uniform Convergence Rates and Asymptotic Normality for Series Estimators Under Weak Dependence and Weak Conditions

Xiaohong Chen · Timothy Christensen首次提交 2014-12-18 · 修订 2015-03-10 · v2arXiv预印本

弱依赖与弱条件下级数估计的最优一致收敛率及渐近正态性AI 解读

We show that spline and wavelet series regression estimators for weakly dependent regressors attain the optimal uniform (i.e. sup-norm) convergence rate $(n/\log n)^{-p/(2p+d)}$ of Stone (1982), where $d$ is the number of regressors and $p$ is the smoothness of the regression function. The optimal rate is achieved even for heavy-tailed martingale difference errors with finite $(2+(d/p))$ th absolute moment for $d/p<2$ . We also establish the asymptotic normality of t…We show that spline and wavelet series regression estimators for weakly dependent regressors attain the optimal uniform (i.e. sup-norm) convergence rate $(n/\log n)^{-p/(2p+d)}$ of Stone (1982), where $d$ is the number of regressors and $p$ is the smoothness of the regression function. The optimal rate is achieved even for heavy-tailed martingale difference errors with finite $(2+(d/p))$th absolute moment for $d/p<2$. We also establish the asymptotic normality of t…

宏观 · 时间序列核、筛与局部多项式

关联记录被引 143 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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