局部平稳时间序列的经验谱过程
统计理论
2009-02-10 v1 统计理论
摘要
针对局部平稳时间序列，定义了一个由函数类索引的时变经验谱过程。我们推导了其在函数空间中的弱收敛性，并证明了最大指数不等式和Glivenko-Cantelli型收敛结果。这些结果使用了基于索引类度量熵的条件。与早期的相关工作相比，本文未作高斯假设。作为应用，讨论了拟似然估计、拟合优度检验和模型误设定下的推断。在一个扩展应用中，推导了局部平稳时间序列模型参数曲线的局部Whittle估计的一致收敛速率。
引用
@article{arxiv.0902.1448,
title = {Empirical spectral processes for locally stationary time series},
author = {Rainer Dahlhaus and Wolfgang Polonik},
journal= {arXiv preprint arXiv:0902.1448},
year = {2009}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.3150/08-BEJ137 the Bernoulli (http://isi.cbs.nl/bernoulli/) by the International Statistical Institute/Bernoulli Society (http://isi.cbs.nl/BS/bshome.htm)