[英文文献] 混合三角形阵列和的收敛率:应用于连续时间过程的非参数漂移函数估计 [推广有奖]

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地图学024 发表于 2004-12-5 14:09:45 |AI写论文

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英文文献：混合三角形阵列和的收敛率:应用于连续时间过程的非参数漂移函数估计
英文文献作者：Shin Kanaya
英文文献摘要：
导出了非均匀随机变量a-混合(或强混合)三角数组和的收敛速率。我们特别关注中心极限定理可能不成立的情况，由于相对强的时间序列依赖性和/或高阶矩的不存在。之前的一些研究已经提出了不同版本的数列/三角数组大数定律，但它们的收敛率没有得到充分的研究。本文首次研究了允许混合系数任意缓慢衰减的混合三角阵列和的收敛速率。我们考虑两种渐近假设:一是相邻观测值之间的时间距离对于任意样本容量n是固定的;另一种是填充假设，即当n趋于无穷时，它会缩小到0。我们的收敛定理表明在收敛速度和依赖程度之间存在显着的平衡。虽然填充假设下的结果可以看作是固定距离假设下的结果的直接扩展，但它们是新的，特别有用的，用于从离散采样观察估计连续时间过程的离散化偏差的更锐利的收敛速度。我们还讨论了一些例子，其中我们的结果和技术是有用的和适用的:一个移动平均过程与长期持续的过去的冲击，一个连续时间扩散过程与弱均值回归，以及一个近单位根过程。