Convolution without independence
Convolution without independence
复制标题
无独立性的卷积
DOI：
10.1016/j.jeconom.2018.12.018
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发表时间：
2018
影响因子：
6.3
通讯作者：
Schennach, Susanne M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schennach, Susanne M.
广泛使用的卷积和反卷积技术传统上依赖于独立性假设，经常被批评为强。我们观察到卷积定理实际上在一个较弱的假设下成立，称为次独立性。我们表明，这一概念可以说是一个条件平均假设一样弱。我们报告各种简单的次独立的特征，并设计建设性的方法来产生次独立的随机变量。我们将次独立性扩展到多元环境，并提出了与测量误差问题相关的条件次独立性和平均次独立性的新概念。最后介绍了三种基于特征函数、广义矩量法和随机化的次独立性检验。
Widely used convolution and deconvolution techniques traditionally rely on independence assumptions, often criticized as being strong. We observe that the convolution theorem actually holds under a weaker assumption, known as subindependence. We show that this notion is arguably as weak as a conditional mean assumption. We report various simple characterizations of subindependence and devise constructive methods to generate subindependent random variables. We extend subindependence to multivariate settings and propose the new concepts of conditional and mean subindependence, relevant to measurement error problems. We finally introduce three tests of subindependence based on characteristic functions, generalized method of moments and randomization, respectively.
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