非平稳重尾时间序列的推断

我们考虑具有重尾误差分布的非平稳时间序列的推断问题。在时变线性过程框架下，我们证明存在一个具有重尾的平稳过程作为合适的局部近似。这使我们能够引入一个基于局部近似的估计量，以一致地估计当前模型的时变参数。为构建稳健的方法，我们还提出了一种自加权方案，并证明无论底层过程是否存在有限方差，该方案均能恢复估计量的渐近正态性。本文提供了支持该方法的实证证据。