Bootstrap 模拟方法与gauss code 系列七：区块Bootstrap

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最全的区块Bootstrap程序，共10个。

区块Bootstrap法依不同区块分割方式大致上可分为非重叠和重叠区块Bootstrap两类。非重叠区块Bootstrap是由Hall（1985）与Carlstein（1986）提出。首先是将原始资料切割成多个不重叠的区块。假设原始资料为T=9个观测值{3,6,1,4,2,7,5,8,9}，如果选择区块中样本长度为h=3，则，因此非重叠区块可以为{3,6,1}，{4,2,7}，和{5,8,9}。当T无法被h整除时，无法整除的远期资料舍去，或将无法整除的资料放入最后一个区块中。

程序一：非重叠和重叠区块Bootstrap

程序二：Stationary Bootstrap

    平稳Bootstrap方法是一种可变区块长度的移动区块Bootstrap方法，区块长度不是常数，而是从参数p的几何分布产生的随机变量。
程序三：Tapered block Bootstrap
Paparoditis andPolitis(2001&2002) 提出了tapered block Bootstrap，是一种谱分析方法，即对每个区块的元素加权以至于减少区块终点的权重。程序四：马尔科夫block Bootstrap

首先，我们直接根据block Bootstrap方法建立转制概率矩阵。其次，根据区块的最后的观测值，我们计算最后观测值的阶，建立阶的转制概率矩阵并入到重叠或非重叠区块Bootstrap，这种方法就是Markov chain block Bootstraps。

程序五：sieve block Bootstrap

    把sieve Bootstrap 和block Bootstrap方法合并成sieve block Bootstrap方法。首先我们直接把非重叠和重叠block Bootstrap方法运用到Residual Bootstrap OLS。

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