×
鲁、祖迪；奥利弗·林顿

近历元相关下的局部线性拟合。 （英语） Zbl 1441.62238号

经济。理论 23，第1号，37-70（2007）.
摘要：非线性过程在强（即α-）混合条件下的局部线性拟合已被广泛研究。然而，建立由几个部分组成的非线性过程的强混合通常是一个困难的步骤，例如自回归滑动平均（ARMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型的流行组合。本文发展了近历元相关（NED）过程局部线性拟合的渐近理论。在相依量的一些限制下，我们建立了局部线性核估计的逐点渐近正态性。仿真和应用实例表明，该方法能够很好地处理中等规模的经济时间序列。

引用于1审查
引用于11文件

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62G07年 密度估算
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62第20页 统计学在经济学中的应用
91B84号 经济时间序列分析

软件：

nlmdl公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Lu}和\textit{O.Linton}，经济学。理论23，第1号，37-70（2007年；Zbl 1441.62238）
全文： DOI程序

参考文献：

[1] Andrews，D.W.K.（1984）非强混合自回归过程。21, 930–934. ·Zbl 0552.60049号
[2] Andrews，D.W.K.（1995）半参数模型的非参数核估计。11, 560–596.
[3] Bandi，F.（2004）关于持久性和非参数估计（股票收益可预测性的应用）。芝加哥大学商学院工作论文。
[4] Bierens，H.（1981）稳健方法和渐近理论。经济学和数学系统课堂讲稿192。斯普林格·Zbl 0461.62086号
[5] Billingsley，P.（1968）概率测度的收敛性。威利·Zbl 0172.21201号
[6] Bollerslev，T.（1986）广义自回归条件异方差。31, 307–327. ·Zbl 0616.62119号
[7] Carrasco，M.和Chen，X.（2002）各种GARCH和随机波动率模型的混合和矩特性。18, 17–39. ·Zbl 1181.62125号
[8] Cleveland，W.S.（1979）稳健局部加权回归和平滑散点图。74, 829–836. ·Zbl 0423.62029号
[9] Cleveland，W.S.&Loader，C.（1996），局部回归平滑：原理和方法。在&（eds.），统计理论和平滑计算方面，10-49。Physica-Verlag公司。
[10] Cline，D.B.H.和Pu，H.M.H.（1999）非线性时间序列的几何遍历性。9, 1103–1118. ·Zbl 0954.60054号
[11] Craven，P.&Wahba，G.（1979）用样条函数平滑噪声数据：用广义交叉验证方法估计平滑的正确程度。31, 377–403. ·Zbl 0377.65007号
[12] Davidson，J.（1994）随机极限理论。牛津大学出版社。
[13] Deo，C.M.（1973）关于强混合序列经验过程的注释。1, 870–875. ·Zbl 0281.60034号
[14] Devroye，L.和Györfi，L.（1985）非参数密度估计：L1视图。威利·兹伯利0546.62015
[15] Engle，R.F.（1982）英国通货膨胀估计的自回归条件异方差。50, 987–1007. ·Zbl 0491.62099号
[16] Fan，J.（1992）设计自适应非参数回归。87, 998–1004. ·Zbl 0850.62354号
[17] Fan，J.和Gijbels，I.（1992），可变带宽和局部线性回归平滑器。20, 2008–2036. ·Zbl 0765.62040号
[18] Fan，J.和Gijbels，I.（1995）局部多项式拟合中的数据驱动带宽选择：可变带宽和空间自适应。57, 371–394. ·Zbl 0813.62033号
[19] Fan，J.&Gijbels，I.（1996）局部多项式建模及其应用。查普曼和霍尔·Zbl 0873.62037号
[20] Fan，J.&Yao，Q.（2003）非线性时间序列：非参数和参数方法。斯普林格·弗拉格·Zbl 1014.62103号
[21] Gallant，A.R.（1987）非线性统计模型。威利·Zbl 0611.62071号
[22] Gallant，A.R.&White，H.（1988）非线性动力学模型估计和推断的统一理论。布莱克威尔。
[23] Goródetskii，V.V.（1977）关于线性序列的强混合性质。22, 411–413. ·Zbl 0377.60046号
[24] Hastie，T.&Loader，C.（1993）局部回归：自动内核木工。8, 120–143.
[25] Ibragimov，I.A.（1962）平稳过程的一些极限定理。7, 349–382. ·Zbl 0119.14204号
[26] Ibragimov，I.A.&Linnik，Y.V.（1971）《随机变量的独立和平稳序列》。沃尔特斯·努尔霍夫·Zbl 0219.60027号
[27] Karlsen，H.A.&Tjötheim，D.（2001）零回归时间序列中的非参数估计。29, 372–416. ·Zbl 1103.62335号
[28] Ling，S.&Li，W.K.（1997）关于具有条件异方差的分数阶积分自回归移动平均时间序列模型。92, 1184–1194. ·Zbl 1067.62572号
[29] Lu，Z.（1996a）关于自回归条件异方差（ARCH）模型几何遍历性的注记。30, 305–311. ·Zbl 0885.62103号
[30] Lu，Z.（1996b）一般ARCH型模型的几何遍历性及其在一些典型模型中的应用。41, 1630.
[31] Lu，Z.（1998）关于具有自回归条件异方差（ARCH）项的非线性自回归（AR）模型的几何遍历性。8, 1205–1217. ·Zbl 1053.62555号
[32] Lu，Z.（2001）相关下核密度估计的渐近正态性。53, 447–468. ·Zbl 0989.62021号
[33] Lu，Z.和Jiang，Z..（2001）带ARCH项的多元非线性AR模型的L1几何遍历性。51, 121–130. ·Zbl 1059.62585号
[34] Masry，E.（1986）弱相关过程的递归概率密度估计。IT-32254–267·Zbl 0602.62028号
[35] Masry，E.&Fan，J.（1997）混合过程回归函数的局部多项式估计。24, 165–179. ·Zbl 0881.62047号
[36] Masry，E.&Tjötheim，D.（1995）非线性ARCH时间序列的非参数估计和识别。11, 258–289. ·Zbl 1401.62171号
[37] McLeish，D.L.（1975a）一个极大不等式和相依强定律。3, 826–836. ·Zbl 0353.60035号
[38] McLeish，D.L.（1975b）因变量的不变性原理。32, 165–178. ·Zbl 0288.60034号
[39] McLeish，D.L.（1977）关于非平稳混合的不变性原理。5, 616–621. ·Zbl 0367.60021号
[40] Moloche，G.（2000）标量扩散的局部非参数估计。麻省理工学院经济系工作文件。
[41] Nakhapetyan，B.S.（1987）证明相依随机变量极限定理的方法。32, 535–539. ·Zbl 0648.60040号
[42] Nze，P.A.，Bühlmann，P.，&Doukhan，P.（2002）非参数回归的弱混合依赖性和渐近性。30, 397–430. ·Zbl 1012.62037号
[43] Nze，P.A.和Doukhan，P.（2004）《弱依赖：计量经济学的模型和应用》。20, 995–1045. ·Zbl 1069.62070号
[44] Pham，T.D.（1986）双线性和广义随机系数自回归模型的混合特性。23, 291–300. ·兹比尔0614.60062
[45] Pham，D.T.和Tran，L.T.（1985）时间序列模型的一些强混合性质。19, 297–303. ·Zbl 0564.62068号
[46] Phillips，P.C.B.和Park，J.Y.（1998）非平稳密度估计和核自回归。考尔斯基金会讨论文件1181。
[47] Robinson，P.M.（1983）时间序列的非参数估计。4, 185–207. ·Zbl 0544.62082号
[48] Ruppert，D.和Wand，M.P.（1994）多元局部加权最小二乘回归。22, 1346–1370. ·Zbl 0821.62020号
[49] Saikkonen，P.（2001）非线性向量自回归的稳定性结果及其在非线性误差校正模型中的应用。跨学科研究项目373的讨论论文，http://sfb.wiwi.hu-berlin.de/。
[50] Stone，C.J.（1977）一致非参数回归。5, 595–620. ·Zbl 0366.62051号
[51] Stone，C.J.（1980）非参数估计的最佳收敛速度。11348年至1360年·Zbl 0451.62033号
[52] Tjötheim，D.（1990）非线性时间序列和马尔可夫链。22, 587–611. ·Zbl 0712.62080号
[53] Tong，H.（1990）非线性时间序列：动态系统方法。牛津大学出版社·Zbl 0716.62085号
[54] Wahba，G.（1977）一些平滑问题的综述以及解决这些问题的广义交叉验证方法。（编辑），《统计学应用》，第507-523页。霍兰德北部·Zbl 0374.41009号
[55] Weiss，A.A.（1984）ARMA模型与ARCH误差。5, 129–143. ·Zbl 0549.62079号
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。