识别曲线时间序列的有限维性

曲线时间序列框架提供了一种便捷的载体，可将某些非平稳特征纳入平稳设置中。我们提出了一种基于不同曲线间动态依赖关系来识别曲线时间序列维度的新方法。该方法的实际实施归结为对有限维矩阵的特征分析。此外，维度的确定等价于识别矩阵的非零特征值，我们通过一些 bootstrap 检验来完成这一过程。研究了所提方法的渐近性质。特别是，我们对零特征值的估计量享有 $n$ 的快速收敛速率，而对非零特征值的估计量则以标准的 $\sqrt{n}$ 速率收敛。通过模拟数据集和真实数据集对所提出的方法论进行了说明。