ORACALLY EFFICIENT ESTIMATION OF AUTOREGRESSIVE ERROR DISTRIBUTION WITH SIMULTANEOUS CONFIDENCE BAND
ORACALLY EFFICIENT ESTIMATION OF AUTOREGRESSIVE ERROR DISTRIBUTION WITH SIMULTANEOUS CONFIDENCE BAND
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具有联立置信带的自回归误差分布的口头有效估计
DOI：
10.1214/13-aos1197
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发表时间：
2014-04
影响因子：
4.5
通讯作者：
Yang Lijian
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang Jiangyan;Liu Rung;Cheng Fuxia;Yang Lijian
我们提出了核估计的分布函数的自回归时间序列中的未观察到的误差，根据残差估计的自回归系数与Yule-Walker方法计算。在温和的假设下，我们建立了所提出的估计的预言效率，即它是渐近有效的分布函数的核估计的基础上不可观察的误差序列本身。应用Wang，Cheng和Yang [J. Nonparametr. Stat. 25（2013）395-407]，所提出的估计量也是基于未观测误差的经验分布函数渐近不可区分的。基于所提出的光滑分布估计量和Kolmogorov分布构造了一个光滑的同时置信带。仿真例子支持渐近理论。
We propose kernel estimator for the distribution function of unobserved errors in autoregressive time series, based on residuals computed by estimating the autoregressive coefficients with the Yule-Walker method. Under mild assumptions, we establish oracle efficiency of the proposed estimator, that is, it is asymptotically as efficient as the kernel estimator of the distribution function based on the unobserved error sequence itself. Applying the result of Wang, Cheng and Yang [J. Nonparametr. Stat. 25 (2013) 395-407], the proposed estimator is also asymptotically indistinguishable from the empirical distribution function based on the unobserved errors. A smooth simultaneous confidence band (SCB) is then constructed based on the proposed smooth distribution estimator and Kolmogorov distribution. Simulation examples support the asymptotic theory.
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DOI：
10.1111/j.1467-842x.2006.00431.x
发表时间：
2006-06
影响因子：
1.1
作者：
N. Neumeyer;H. Dette;Eva-Renate Nagel
通讯作者：
N. Neumeyer;H. Dette;Eva-Renate Nagel
DOI：
10.1017/cbo9781139626514
发表时间：
2014-02
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
R. Gallager
通讯作者：
R. Gallager
DOI：
10.1016/b978-1-903996-55-3.x5008-7
发表时间：
2004
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Ken-iti Sato;O. Barndorff-Nielsen;Kiyosi Itô
通讯作者：
Ken-iti Sato;O. Barndorff-Nielsen;Kiyosi Itô
DOI：
10.2307/2291619
发表时间：
1982-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Sheldon M. Ross
通讯作者：
Sheldon M. Ross
DOI：
10.2307/3612158
发表时间：
1970-05
期刊：
The Mathematical Gazette
影响因子：
--
作者：
Patrick Billingsley
通讯作者：
Patrick Billingsley