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【24h】

UNIFORM CONVERGENCE FOR NONPARAMETRIC ESTIMATORS WITH NONSTATIONARY DATA

机译:具有非平稳数据的非参数估计的一致收敛

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摘要

Sharp upper and lower uniform bounds are established for a general class of functional of integrated and fractionally integrated time series. The main result is used to develop optimal uniform convergence for the Nadaraya-Watson estimator and the local linear nonparametric estimator in a nonlinear cointegrating regression model. Unlike the point-wise situation, it is shown that the performance of the local linear nonparametric estimator is superior to that of the Nadaraya-Watson estimator in uniform asymptotics.
机译:为积分和分数积分时间序列的一般功能类别建立了清晰的上下统一界限。主要结果用于在非线性协整回归模型中为Nadaraya-Watson估计器和局部线性非参数估计器开发最佳一致收敛。与逐点情况不同,它表明在均匀渐近性方面,局部线性非参数估计器的性能优于Nadaraya-Watson估计器。

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