楼主: nandehutu2022
1920 78

[经济学] 时变模型的同时推理 [推广有奖]

41
kedemingshi 在职认证  发表于 2022-4-24 15:48:40
类似于引理C.3中对∏n(t)的讨论(注意,(C.13)和(C.14)中的速率随后变为O(bn)而不是O(bn)),我们可以证明(B.16)支持∈(0,1)|OhmC(t)- AC(t)t·Dk(t)|=OP(βnbn)=OPb1/2nlog(n)(nbn)1/2log(n)1/2,这就是oP((nbn)-1/2对数(n)-1/2)自bnlog(n)→ 0.~hi(t):=AC(t)t ~ki(t)是一个局部平稳过程,其长期方差∑h(t)=∑C(t)。通过引理B.3(由于(B.15)而适用),我们得到了(B.17)limn→∞P√nbnσ^K,0支持∈TnΣ-1C(t)OhmC(t)- B^K(m)*) ≤up2原木(米)*)= 经验(-2经验(-u) )。根据定理3.2,我们得到了∈TnV(t){θbn(t)- θ(t)}- bnuK,2V(t)θ(t)- dk(t)= 操作bn+(nbn)-1b-1/2nlog(n)3/2+(nbn)-1/2磅(北)= 操作(nbnlog(n))1/2+(nbnlog(n)-4)-1/2+bnlog(n)3/2(nbn)1/2log(n)1/2,(B.18)这是oP((nbn)-1/2对数(n)-1/2)自nbnlog(北)→ 0,nbnlog(n)-4.→ ∞ 和bnlog(n)→0.加上(B.16)和(B.17)(含^K=K),这意味着(3.6)。32 S.KARMAKAR等人参考文献[1]Andreou,E.和Ghysels,E.(2006)。监控金融市场的中断。J.计量经济学135 77–124。MR2328397[2]安德鲁斯,D.W.K.(1993)。参数不稳定和结构变化的测试,变化点未知。计量经济学61 821–856。MR1231678[3]白,J.(1997)。多元回归模型中变化点的估计。经济与统计回顾79551–563。[4] 比林斯利,P.(1999年)。概率测度的收敛性,《概率与统计学:概率与统计学》第二版。约翰·威利父子公司,纽约,威利国际科学出版社。MR1700749[5]Bollerslev,T.(1986)。广义自回归条件异方差。J.计量经济学31307–327。MR853051[6]Brown,R.L.,Durbin,J.和Evans,J.M.(1975)。测试回归关系随时间变化的稳定性的技术。J.罗伊。统计学家。Soc。爵士。B 37 149–192。D.R.考克斯、P.R.菲斯克、莫里斯·肯德尔、M。

42
mingdashike22 在职认证  发表于 2022-4-24 15:48:46
普里斯特利、彼得·C·杨、G·菲利普斯、T·W·安德森、A·F·M·史密斯、M·R·B·克拉克、A·C·哈维、阿格尼斯·M·赫兹伯格、M·C·哈奇森、莫辛·S·汗、J·A·纳尔德、理查德·E·昆特、T·苏巴·拉奥、H·唐和W·G·吉尔克里斯特,并由J·德宾和J·M·埃文斯回复。MR0378310[7]伯克霍尔德,D.L.(1988)。鞅和随机积分的尖锐不等式。Ast-157-15875-94。Paul L\'evy sur les Processus Stochastiques学术讨论会(Palaiseau,1987)。MR976214[8]蔡,Z.(2007)。具有序列相关误差的时变系数时间序列模型的趋势分析。J.计量经济学136 163–188。MR2328589[9]Chen,J.和Gupta,A.K.(1997)。测试和定位差异变化点,并应用于股票价格。美国统计协会杂志92 739–747。[10] 周国强(1960)。两个线性回归中系数集之间的相等性检验。计量经济学28591–605。MR0141193[11]Dahlhaus,R.(2011)。局部平稳过程。统计手册。[12] Dahlhaus,R.和Polonik,W.(2009)。局部平稳时间序列的经验谱过程。伯努利15 1-39。MR2546797[13]Dahlhaus,R.,Richter,S.和Wu,W.B.(2017)。关于非线性局部静态过程的一般理论。ArXiv电子打印:1704.02860。[14] Dahlhaus,R.和Subba Rao,S.(2006年)。时变ARCH过程的统计推断。安。统计学家。34 1075–1114. MR2278352[15]Engle,R.F.(1982)。自回归条件异方差和统一王国的方差估计。计量经济学50 987–1007。MR666121[16]Engle,R.F.和Rangel,J.G.(2005)。无条件波动的样条garch模型及其全球宏观经济原因。[17] 樊,J.和张,W.(1999)。不同系数模型中的统计估计。安。统计学家。271491–1518. MR1742497[18]范,J.和张,W.(2000)。

43
可人4 在职认证  发表于 2022-4-24 15:48:53
在变系数模型中同时进行置信区间和假设检验。斯堪的纳维亚统计杂志27 715–731。[19] Francq,C.和Zakoian,J.-M.(2004)。纯GARCH和ARMAGARCH过程的极大似然估计。伯努利10605–637。MR207065[20]Fryzlewicz,P.,Sapatinas,T.和Subba Rao,S.(2008a)。时变ARCH模型中的归一化最小二乘估计。安。统计学家。36 742–786. MR2396814[21]Fryzlewicz,P.,Sapatinas,T.和Subba Rao,S.(2008b)。时变ARCH模型中的归一化最小二乘估计。安。统计学家。36 742–786. MR2396814【22】贾科梅蒂,R.、贝尔托基,M.、拉契夫,S.T.和法博齐,F.J.(2012)。预测死亡率的Lee-Carter模型和AR-ARCH模型的比较。保险:数学与经济学50 85–93。时变模型的同时推理33[23]Hardle,W.(1986)。关于Jackkning核回归函数估计(corresp.)的一个注记。IEEEtransactions on information theory 32 298–300。[24]胡佛,D.R.,赖斯,J.A.,吴,C.O.和杨,L-P.(1998)。具有纵向数据的时变系数模型的非参数平滑估计。Biometrika 85 809–822。MR1666699[25]黄建中,吴志强,周立良(2004)。具有纵向数据的变系数模型的多项式样条估计和推断。统计学家。中国14 763–788。MR2087972[26]朱家杰,C-S.(1995)。检测GARCH模型中的参数变化。计量经济学评论14241–266。[27]Karmakar,S.(2018)。依赖技术报告的同时推理的渐近理论,芝加哥大学。[28]Karmakar,S.和Wu,W.B.(2020年)。多重时间序列的最优高斯近似。出现在中国统计局arXiv预印本arXiv:2001.10164中。[29]Kim,S.,Cho,S.和Lee,S.(2000年)。GARCH(1,1)模型参数变化的cusum检验。

44
mingdashike22 在职认证  发表于 2022-4-24 15:48:59
统计学理论与方法通讯29 445–462。[30]Kokoszka,P.,Leipus,R.等人(2000年)。ARCH模型中的变化点估计。伯努利6513–539。[31]Kulperger,R.,Yu,H.等人(2005年)。GARCHMODEL中残差的高阶矩部分和过程及其应用。《统计年鉴》332395-2422。[32]Leybourne,S.J.和McCabe,B.P.M.(1989年)。关于系数恒常性的一些检验统计量的分布。Biometrika 76 169–177。MR991435[33]Lin,C.-F.J.和Ter–asvirta,T.(1999)。针对随机平稳参数检验线性模型中的参数恒常性。J.计量经济学90 193–213。MR1703341[34]林圣杰,杨,J.等。用条件异方差检验金融模型的变化:经验分布函数方法。[35]林德义和尹,Z.(2001)。纵向数据的半参数和非参数回归分析。J.艾默尔。统计学家。助理96 103–126。作者发表评论和反驳。MR1952726[36]Ling,S.和McAleer,M.(2002)。GARCH(r,s)和非对称幂GARCH(r,s)模型的必要和充分矩条件。计量经济学理论18 722–729。MR1906332[37]Mikosch,T.和Starica,C.(2004)。金融时间序列的非平稳性、长期依赖性和IGARCH效应。《经济学与统计评论》86 378–390。[38]Nabeya,S.和Tanaka,K.(1988)。回归系数对随机游走方案的恒常性检验的渐近理论。安。统计学家。16 218–235. MR924867[39]奈布洛姆,J.(1989)。测试参数随时间变化的稳定性。J.艾默尔。统计学家。助理84223-230。MR999682[40]Palm,F.C.(1996)。波动性的GARCH模型。在金融统计方法方面。统计学家手册。14 209–240. 北荷兰,阿姆斯特丹。MR1602132[41]普洛伯格,W.,克拉默,W.和康特鲁斯,K.(1989)。

45
何人来此 在职认证  发表于 2022-4-24 15:49:05
线性回归模型中结构稳定性的新检验。J.计量经济学40 307–318。MR994952[42]Ramsay,J.O.和Silverman,B.W.(2005)。功能数据分析,第二版。斯普林格系列统计。斯普林格,纽约。MR2168993[43]里克特,S.和达豪斯,R.(2017)。局部平稳过程的交叉验证。ArXiv eprints:1705.10046。[44]罗汉,N.(2013)。时变GARCH(p,q)模型及其统计推断。《统计与概率快报》1983-1990。[45]罗汉,N.和拉马纳森,T.V.(2013)。时变GARCHmodel的非参数估计。J.非参数。统计数据25 33–52。MR3039969[46]Starica,C.(2003)。加什(1,1)是一个像诺贝尔奖获奖者那样优秀的榜样吗?请致电SSRN 637322。[47]Starica,C.和Granger,C.(2005年)。股票回报的非平稳性。《经济与统计评论》87503–522.34 S.KARMAKAR等人[48]Vogt,M.等人(2012)。局部平稳时间序列的非参数回归。《统计学年鉴》40 2601–2633。[49]维廷,H.和穆勒·芬克,U.(1995)。数学统计。二、斯图加特统计局B.G.Teubner:模型参数化和功能参数化。[渐近统计学:参数模型和非参数泛函]。MR1363716[50]Wu,W.B.(2005)。非线性系统理论:对依赖性的另一种看法。过程。纳特尔。阿卡德。Sci。USA102 14150–14154(电子版)。Mr217215[51]Wu,W.B.和Min,W.(2005)。关于具有独立创新的线性过程。随机过程及其应用115 939-958。[52]吴文斌和邵,X.(2004)。迭代随机函数的极限定理。J.阿普尔。Probab。41425–436. MR205252[53]吴文斌和周志强(2011)。非平稳多时间序列的高斯近似。统计学家。中国21 1397–1413。MR2827528[54]张伟,李S-Y.和宋X。

46
可人4 在职认证  发表于 2022-4-24 15:49:11
(2002). 半变系数模型中的局部多项式拟合。J.多变量肛门。82 166–188. MR1918619[55]张T.和吴W.B.(2012)。时变回归模型的推断。安。统计学家。401376–1402. MR3015029[56]张T.和吴W.B.(2015)。时变非线性回归模型:非参数估计和模型选择。安。统计学家。43 741–768. MR3319142[57]张,D.和吴,W.B.(2017)。高维时间序列的高斯近似。安。统计学家。45 1895–1919.[58]周,Z.和吴,W.B.(2009)。非平稳时间序列的局部线性分位数估计。安。统计学家。37 2696–2729. MR2541444[59]周,Z.和吴,W.B.(2010)。具有时变系数的线性模型的同时推理。J.R.统计Soc。爵士。B.统计方法。72 513–531. MR2758526时变模型的同时推理35补充:本材料包含论文结果的剩余证明。附录C:主要定理的剩余证明和中间引理在本节中,我们给出了第4节命题4.1和命题4.3的证明。此外,我们还提供了剩余的高级引理,用于证明下面C.1节中的主要结果定理3.2和定理3.3。命题4.1的证明。

47
mingdashike22 在职认证  发表于 2022-4-24 15:49:19
(i) 引理D.2(i)、(iii)、引理D.3及其应用于g=θ′impulysupt∈Tn|^uK,0,bn(t)^Vbn(t)- ^uK,0,bn(t)V(t)|≤ 监督∈Tn,η∈En | Gcn(t,η)-^Gn(t,η)|+supt∈Tn,η∈En|^Gn(t,η)|+支持∈Tn,η∈En|E^Bn(t,η)- 五、o(t,η)|+supt∈Tn | Vo(t,ηbn)- ^uK,0,bn(t)V(t)|=OP((nbn)-1) +oP(βn)+O(bn)+supt∈Tn | Vo(t,ηbn)- ^uK,0,bn(t)V(t)|。(C.1)我们得到了与定理3.2(B.9)的证明相似的结果∈Tn|^ηbn(t)- ηbn(t)|=OP((nbn)-1/2log(n)+(nbn)-1+β-nbn+bn)。自η7以来→ 五、o(t,η)通过引理D.4是Lipschitz连续的,结果来自(C.1)和bnlog(n)→ 0.(ii)由于θ` · θ\'T∈ H(2M,χ,\'C),有些\'C>0。命题4.3的证明。我们的过程与定理3.2的证明类似。现在我们使用引理D.3(a)应用于g=`(假设a.1和E.5)的显式结果,我们得到了∈(0,1)supη∈恩| Lon、 bn(t,η)-~Lobn(t,η)|=OP(βn+(nbn)-1) +O(bn),其中Lobn(t,η)=R(1)-t) /bn-t/bnK(x)L(t,η+ηx)dx。通过^ηbn(t)的最优性,0≤ Lon、 bn(t,θ(t))- Lon、 bn(t,ηbn(t))≤~Lobn(t,θ(t))-~Lobn(t,^ηbn(t))+2 supη∈恩| Lon、 bn(t,η)-~Lobn(t,η)|36 S.KARMAKAR等人。这意味着Minnz-1K(x)L(t,^θbn(t)+bnbθbn(t)x)- L(t,θ(t))dx,ZK(x)L(t,^θbn(t)+bnbθbn(t)x)- L(t,θ(t))dxo≤ 2 supη∈恩| Lon、 bn(t,η)-~Lobn(t,η)|。(C.2)假设对于某些ι>0,lim supn→∞监督∈(0,1)|ηbn(t)- (θ(t)t,0)t|≥ ι.

48
可人4 在职认证  发表于 2022-4-24 15:49:26
然后就有了∈ (0,1)使得(c1)^θbn(t)- θ(t)|≥|bnbθbn(t)|因此|θbn(t)- θ(t)|>ι/3,或(c2)^θbn(t)- θ(t)|<|bnbθbn(t)|,因此| bnbθbn(t)|>2ι/3。在(c1)的情况下,我们有|θbn(t)+bnbθbn(t)x- θ(t)|≥ |θbn(t)- θ(t)|- |x | | bnbθbn(t)|≥ιforx∈ [0,],因此有些c>0,ZK(x)L(t,^θbn(t)+bnbθbn(t)x)-L(t,θ(t))dx≥Z1/4K(x)L(t,^θbn(t)+bnbθbn(t)x)-L(t,θ(t))dx≥ csinceθ7→ L(t,θ)是连续的,在θ=θ(t)时达到其唯一的最小值。在(c2)的情况下,我们有|θbn(t)+bnbθbn(t)x- θ(t)|≥ |x | | bnbθbn(t)|- |θbn(t)- θ(t)|≥ιforx∈ [1],因此有些c>0,ZK(x)L(t,^θbn(t)+bnbθbn(t)x)-L(t,θ(t))dx≥Z3/4K(x)L(t,^θbn(t)+bnbθbn(t)x)-L(t,θ(t))dx≥ c、 在这两种情况下,(c.2)都是矛盾的。因此,支持∈(0,1)|ηbn(t)- ηbn(t)|=oP(1)。使用部分求和和和高斯近似,类似于OREM B.2中给出的过程θ`(Zi(i/n),θ(i/n)),存在i.i.d.V,V。~ N(0,Is×s)在一个更丰富的概率空间上,对于(B.11)(C.3)中的πnas∈(0,1)(nbn)-1nXi=1Kbn(i/n)-(t)(θ`(Zi(i/n),θ(i/n))-六)| = OP((nbn)-1πn)=OP((nbn)-1/2log(n))。时变模型的同时推理37因此可以代替supt∈Tnby supt∈(B.6)中的(0,1)。

49
可人4 在职认证  发表于 2022-4-24 15:49:33
仔细检查定理3.2的其余证明(引理C.1(C.7)替换为引理C.1(C.8)),结果(C.4)支持∈(0,1)|Vobn(t)·(^ηbn(t)- ηbn(t))- ηLo,cn,bn(t,ηbn(t))= OP(τ(1)n),其中(我们很快写出^uK,j(t)=^uK,j,bn(t))~Vobn(t)=^uK,0(t)uK,1(t)uK,1(t)uK,2(t) V(t)。通过引理D.2(i)、引理C.1和引理C.3,我们进一步得到了Ui,n(t)=(Kbn(i/n- t) ,Kbn(识别号- t) ·(i/n)- t) b-1n)T:支持∈(0,1)ηLo,cn,bn(t,ηbn(t))- bn^uK,2(t)^uK,3(t) [V(t)θ(t)]-(nbn)-1nXi=1Ui,n(t) θ`(Zi(i/n),θ(i/n))= OP(βnbn+bn+(nbn)-1).(C.5)回顾引理B.3,(B.13)和(B.14)的证明,以及定理3.3,(B.16)的证明,我们看到存在i.i.d.Vi~ N(0,是×s)使得对于^K=K和^K(x)=K(x)·x,supt∈(0,1)AC(t)t(nbn)-1nXi=1^Kbn(i/n- (t)θ`(Zi(i/n),θ(i/n))-∑C(t)(nbn)-1nXi=1^Kbn(i/n- t) 六= 操作日志(n)bnn2γ+γ-+4γ+2γ-1/2(nbn)1/2log(n)1/2+bnlog(n)3/2(nbn)1/2log(n)1/2+b1/2nlog(n)(nbn)1/2log(n)1/2=: OP(wn)。(C.6)带有(C.4)和@Vobn(t)-1=^uK,0(t)uK,1(t)uK,1(t)uK,2(t)-1. V(t)-1=uK,2(t)N(0)bn(t)^uK,2(t)V(t)-1.-^uK,1(t)V(t)-1.-^uK,1(t)V(t)-1uK,0(t)V(t)-1.,我们获得:supt∈(0,1)N(0)bn(t)·{θbn,C(t)- θC(t)}-hAC(t)tηLo,cn,bn(t,ηbn(t))-^uK,1(t)^uK,2(t)AC(t)tηLo,cn,bn(t,ηbn(t))i= OP(τ(1)n)。38 S.KARMAKAR等。关于(C.5)和(C.6),我们有∈(0,1)N(0)bn(t)·{θbn,C(t)- θC(t)}+bnN(1)bn(t)θC(t)- ∑C(t)Q(0)bn(t)-μK,1(t)μK,2(t)Q(1)bn(t)= OP(τ(1)n+(βnbn+bn+(nbn)-1) +wn),完成证明。C.1。^L的中间引理on、 bn。在本节中,我们展示了^L的一些引理on、 这是证明主要结果所需要的。为了做到这一点,我们利用了D部分中导出的基本引理。

50
能者818 在职认证  发表于 2022-4-24 15:49:42
引理C.1导出了η^Lon、 bn(t,ηbn(t)),引理C.3表示η^Lon、 bn(t,ηbn(t))乘以θ`(Zi(i/n),θ(i/n)),也就是说,引理只是替换了局部平稳过程Ziinη^Lon、 bn(t,ηbn(t))以一定的收敛速度。引理C.2讨论了引理C.3证明中出现的水性∏n的Lipschitz性质。引理C.1。设ηbn(t)=(θ(t)t,bnθ(t)t。设假设A.1保持r=1,或设假设E.5保持r=2+,>0。然后均匀地在t中∈ Tn,(C.7)Eη^Lon、 bn(t,ηbn(t))=bnuK,2V(t)θ(t)+O(bn+(nbn)-1).此外,它在t中保持一致∈ (0,1)该(C.8)Eη^Lon、 bn(t,ηbn(t))=bnZ(1)-t) /bn-t/bnK(x)xxdx [V(t)θ(t)]+O(bn+(nbn)-1).引理C.1的证明。设Ui,n(t)=(Kbn(i/n- t) ,Kbn(识别号- t) (i/n)- t) b-1n)T。通过θ(i/n)在T周围的阿泰洛展开,我们得到了θ(i/n)=θ(T)+θ(T)(i/n)- t) +rn(t),其中rn(t)=θ(t)(i/n)-t) +θ(t)(i/n)-t) t在t和i/n之间。我们得出结论:η^Lon、 bn(t,ηbn(t))- (nbn)-1nXi=1Ui,n(t) θ`(Zi(i/n),θ(i/n))=(nbn)-1nXi=1Ui,n(t)Zθ`(Zi(i/n),θ(i/n)+srn(t))ds·rn(t).(C.9)时变模型的同时推理θ` ∈ H(M,χ,C)(如果假设A.1成立)或θ` ∈ H(M(1+s),χ,`C),当s>0足够小(如果假设E.5成立),我们用引理D.4得到| i/n- t|≤ bn:(约10)kθ`(Zi(i/n),θ(i/n)+srn(t))- θ`(z(t),θ(t))k=O(bn+n-1).使用(C.9),Eθ`(Zi(i/n),θ(i/n))=0(根据假设A.1(A1),(A3)或假设E.5(A1\'),(A3\'))和(C.10),我们得到η^Lon、 bn(t,ηbn(t))=(nbn)-1nXi=1Ui,n(t)Eθ`(Zi(t),θ(t))·θ(t)(i/n)- (t)+ O(bn+n)-1) =bnZ(1)-t) /bn-t/bnK(x)xxdx [V(t)θ(t)]+O(bn+n-1+(nbn)-1) ,(C.11),其中显示(C.8)。方程式(C.7)如下所示:∈ K implyZ(1)的对称性-t) /bn-t/bnK(x)xxdx=ZK(x)xxdx=uK,2.引理C.2(n的Lipschitz性质)。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
扫码
拉您进交流群
GMT+8, 2026-1-28 17:32