由条件异方差误差驱动的平稳过程样本自协方差矩阵的负矩界及其应用
统计理论
2026-01-30 v6 统计理论
摘要
我们建立了由条件异方差误差驱动的平稳过程的样本自协方差矩阵的负矩界。该矩界使我们能够将最小二乘预测器的均方预测误差（MSPE）渐近地表示为与模型复杂度、模型误设和条件异方差相关的三项之和。该表达式的一个直接应用是发展一种模型选择准则，可在存在误设与条件异方差的情况下渐近地识别最佳的（就MSPE意义而言）子集AR模型。最后，通过数值模拟验证了我们的理论结果。
引用
@article{arxiv.2301.07476,
title = {Negative Moment Bounds for Sample Autocovariance Matrices of Stationary Processes Driven by Conditional Heteroscedastic Errors and Their Applications},
author = {Hsueh-Han Huang and Ching-Kang Ing and Shu-Hui Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07476},
year = {2026}
}
备注
This work is being withdrawn due to significant revisions