×
吉拉提斯，L。;P.M.罗宾逊。

长记忆半参数Whittle估计的Edgeworth展开。 （英语） Zbl 1041.62012年

Ann.统计。 第4期第31期第1325-1375页（2003年）.
摘要：众所周知，长记忆参数的半参数局部Whittle或Gaussian估计具有特别好的极限分布特性，是渐近正态的，具有完全已知的极限方差。然而，在中等样本中，正常近似可能不是很好，因此我们考虑对锥形估计和原始未经计算的估计都采用改进的Edgeworth近似。对于锥形估计，我们的高阶校正涉及两个项，一个是阶（m^{-1/2}）（其中m是估计中的带宽数），另一个是偏置项，以m为单位增加；根据各项的相对大小，其中一项可能占主导地位，也可能平衡。对于未经检验的估计，我们得到了一个展开式，其中，对于m增长足够快，校正只包含一个偏差项。我们讨论了扩展在改进统计推断和带宽选择中的应用。我们假设高斯主义，但在其他方面，我们的假设似乎温和。

引用于18文件

MSC公司：

62E20型 统计学中的渐近分布理论
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

经验扩张;偏差校正
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Giraitis}和\textit{P.M.Robinson}，Ann.Stat.31，No.4，1325--1375（2003；Zbl 1041.62012）
全文： 内政部 欧几里得

参考文献：

[1] 安德鲁斯·D·W·K·和古根伯格·P·（2003）。长记忆参数的偏减对数周期回归估计量。《计量经济学》71 675-712。JSTOR公司：·Zbl 1153.62354号 ·数字对象标识代码：10.1111/1468-0262.00420
[2] 安德鲁斯·D·W·K和孙·Y（2001）。长程相关的局部多项式Whittle估计。耶鲁大学考尔斯经济学研究基金会预印本。
[3] BENTKUS，R.Y.和RUDZKIS，R.A.（1982）。关于谱密度的一些统计估计的分布。理论概率论。申请。27 795-814. ·Zbl 0518.62074号 ·数字对象标识代码：10.1137/127088
[4] BHATTACHARy A，R.N.和GHOSH，J.K.（1978年）。关于形式Edgeworth展开式的有效性。安。统计师。6 434-451. ·Zbl 0396.62010号 ·doi:10.1214/aos/1176344134
[5] BHATTACHARy A，R.N.和RANGA RAO，R.（1976年）。正规逼近和Asy虚无展开。纽约威利。
[6] BRILLINGER，D.R.（1975年）。时间序列：数据分析和理论。Holden Day，旧金山。
[7] CHIBISOV，D.M.（1972年）。一种统计分布的非对称扩展，允许非对称扩展。理论概率论。申请。17 620-630. ·Zbl 0279.60018号 ·数字对象标识代码：10.1137/1117075
[8] FOX，R.和TAQQU，M.S.（1986年）。强相依平稳高斯时间序列参数估计的大样本性质。安。统计师。14 517-532. ·Zbl 0606.62096号 ·doi:10.1214/aos/1176349936
[9] GEWEKE，J.和PORTER-HUDAK，S.（1983年）。长记忆时间序列模型的估计和应用。J.时间序列。分析。4 221-238. ·Zbl 0534.62062号 ·doi:10.1111/j.1467-9892.1983.tb00371.x
[10] GIRAITIS，L.、ROBINSON，P.M.和SAMAROV，A.（1997年）。长程相关高斯时间序列记忆参数的速率最优半参数估计。J.时间序列。分析。18 49-60. ·Zbl 0870.62073号 ·数字对象标识代码：10.1111/1467-9892.00038
[11] GIRAITIS，L.、ROBINSON，P.M.和SAMAROV，A.（2000）。记忆参数的自适应半参数估计。《多元分析杂志》。72 183-207. ·Zbl 1065.62513号 ·doi:10.1006/jmva.1999.1865
[12] 霍尔，P.（1991）。非参数密度估计量的Edgeworth展开及其应用。统计数字22 215-232·Zbl 0809.62031号 ·网址：10.1080/02331889108802305
[13] HANNAN，E.J.（1973）。线性时间序列模型的随机理论。J.应用。普罗巴伯。10 130-145. JSTOR公司：·Zbl 0261.62073号 ·doi:10.2307/1212501
[14] HENRY，M.和ROBINSON，P.M.（1996）。长程相关高斯半参数估计中的带宽选择。雅典应用概率与时间序列分析会议。时间序列分析。统计中的课堂笔记。115 220-232. 纽约州施普林格。
[15] HURVICH，C.M.和BRODSKY，J.（2001）。使用分数指数模型对长记忆时间序列的记忆参数进行宽带半参数估计。J.时间序列。分析。22 221-249. ·Zbl 0974.62081号 ·doi:10.111/1467-9892.00220
[16] HURVICH，C.M.和CHEN，W.W.（2000）。潜在超差长记忆时间序列的有效锥化。J.时间序列。分析。21 155-180. ·Zbl 0958.62085号 ·doi:10.1111/1467-9892.00179
[17] HURVICH，C.M.和RAY，B.（1995年）。非平稳或不可逆分数积分过程的记忆参数估计。J.时间序列。分析。16 17-42. ·Zbl 0813.62081号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9892.1995.tb00221.x
[18] IBRAGIMOV，I.A.和HAS’MINSKII，R.Z.（1981）。统计估计。无意识理论。纽约州施普林格·Zbl 0389.62024号
[19] JANACEK，G.J.（1982）。通过对数谱确定时间序列的差异程度。J.时间序列。分析。3 177-183. ·文件编号：10.1111/j.1467-9892.1982.tb00340.x
[20] KüNSCH，H.（1987）。自相似过程的统计方面。程序中。伯努利学会第一届世界大会（Yu.A.Prokhorov和V.V.Sazonov编辑）1 67-74。乌得勒支VNU科学出版社·Zbl 0673.62073号
[21] LIEBERMAN，O.、ROUSSEAU，J.和ZUCKER，D.M.（2001）。长程相关下样本自相关函数的有效Edgeworth展开。计量经济学理论17 257-275。JSTOR公司：·Zbl 1179.62029号 ·网址：10.1017/S0266466601171094
[22] MOULINES，E.和SOULIER，P.（1999）。长程相关时间序列的宽带对数周期图回归。安。统计师。27 1415-1439. ·Zbl 0962.62085号 ·doi:10.1214/aos/1017938932
[23] NISHIy AMA，Y.和ROBINSON，P.M.（2000年）。半参数平均导数的Edgeworth展开。《计量经济学》68 931-979·Zbl 1022.62013年 ·doi:10.1111/1468-0262.00142
[24] 罗宾逊，P.M.（1995a）。长程相关时间序列的对数周期图回归。安。统计师。23 1048-1072. ·Zbl 0838.62085号 ·doi:10.1214/aos/1176324636
[25] 罗宾逊，P.M.（1995b）。长程相关的高斯半参数估计。安。统计师。23 1630-1661. ·Zbl 0843.62092号 ·doi:10.1214/aos/1176324317
[26] 罗宾逊，P.M.（1995c）。非参数回归估计的近似分布。统计师。普罗巴伯。莱特。23 193-201. ·Zbl 0819.62035号 ·doi:10.1016/0167-7152（94）00113-M
[27] ROBINSON，P.M.和HENRY，M.（1999）。水平记忆参数估计中的长记忆和短记忆条件异方差。计量经济学理论15 299-336。JSTOR公司：·Zbl 1054.62584号 ·doi:10.1017/S0266466699153027
[28] ROBINSON，P.M.和HENRY，M.（2003）。长记忆的高阶核半参数M估计。《计量经济学杂志》114 1-27·Zbl 1023.62106号 ·doi:10.1016/S0304-4076（02）00208-7
[29] TANIGUCHI，M.（1991）。时间序列分析的高阶随机理论。统计学讲义。68.纽约斯普林格。
[30] VELASCO，C.（1999a）。非平稳对数周期图回归。《计量经济学杂志》91 325-371·Zbl 1041.62533号 ·doi:10.1016/S0304-4076（98）00080-3
[31] VELASCO，C.（1999b）。非平稳时间序列的高斯半参数估计。J.时间序列。分析。20 87-127. ·Zbl 0922.62093号 ·doi:10.111/1467-9892.00127
[32] VELASCO，C.和ROBINSON，P.M.（2001）。谱密度估计和研究样本平均值的Edgeworth展开。计量经济学理论17 497-539。JSTOR公司：·Zbl 1018.62013号 ·doi:10.1017/S0266466601173019
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。