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阿克塞尔·比彻;伊万·科贾迪诺维奇

强混合条件下连续经验copula过程的相依乘数自举。 （英语） Zbl 1388.62123号

伯努利 22，第2期，927-968（2016）.
摘要：对多元观测的copula进行推断的两个关键因素是经验copula过程和对后者进行适当的重采样方案。在用于身份验证观察的现有技术中B.雷米拉德和O.斯卡利特【《多元分析杂志》，第100期，第3期，377–386页（2009年；Zbl 1157.62401号)]通常会导致推理过程具有最佳的有限样本属性。A.Bücher先生和M.鲁珀特《多变量分析杂志》116208-229（2013；Zbl 1277.62207号)]最近提出了一种将此技术扩展到严格平稳的强混合观测的方法，即通过调整相关乘数bootstrapP.L.Bühlmann先生[时间序列和经验过程中的分块自举。Zürich:ETH Zülichn（Diss.）（1993），第3.3节]到经验copula过程。这项工作的主要贡献是推广了由Bücher和Ruppert[loc.cit.]提出的沿两个方向的乘数重采样方案。首先，重采样方案现在是真正连续的，因此可以将许多现有的未知copula乘数测试转换为强混合设置，包括用于变化点检测的非参数测试。其次，重采样方案现在是全自动的，因为提出了一种可用于估计带宽参数的数据自适应过程。仿真研究用于研究重采样方案的有限样本性能，并就如何选择几个附加参数提供了建议。作为这项工作的副产品，在强混合系数和乘数的较弱条件下，获得了Bühlmann经验过程相依乘数bootstrap序列版本的有效性，在许多序列相关条件下，建立了序贯经验copula过程的弱收敛性。

引用于26文件

MSC公司：

62G09号 非参数统计重采样方法
62G05型 非参数估计
60F05型 中心极限和其他弱定理
62G10型 非参数假设检验
62克20 非参数推理的渐近性质

关键词：

滞后窗口估计器;乘数中心极限定理;多元观测;部分和过程;等级;序列相关性

引文：

兹比尔1157.62401;Zbl 1277.62207号

软件：

TwoCop公司
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\textit{A.Bücher}和\textit{I.Kojadinovic}，伯努利22，第2期，927--968（2016；Zbl 1388.62123）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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