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Robust estimation for high-dimensional time series with heavy tails

Yu Wang · Guodong Li · Zhijie Xiao · Lihu Xu · Wenyang Zhang首次提交 2024-11-07 · 修订 2024-11-07 · v1arXiv预印本

厚尾高维时间序列的稳健估计AI 解读

We study in this paper the problem of least absolute deviation (LAD) regression for high-dimensional heavy-tailed time series which have finite $α$ -th moment with $α\in (1,2]$ . To handle the heavy-tailed dependent data, we propose a Catoni type truncated minimization problem framework and obtain an $\mathcal{O}\big( \big( (d_1+d_2) (d_1\land d_2) \log^2 n / n \big)^{(α- 1)/α} \big)$ order excess risk, where $d_1$ and $d_2$ are the dimensionality and $n$ is the number of…We study in this paper the problem of least absolute deviation (LAD) regression for high-dimensional heavy-tailed time series which have finite $α$-th moment with $α\in (1,2]$. To handle the heavy-tailed dependent data, we propose a Catoni type truncated minimization problem framework and obtain an $\mathcal{O}\big( \big( (d_1+d_2) (d_1\land d_2) \log^2 n / n \big)^{(α- 1)/α} \big)$ order excess risk, where $d_1$ and $d_2$ are the dimensionality and $n$ is the number of…

宏观 · 时间序列高维与机器学习 VAR 与局部投影

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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