检索结果-南通市图书馆

Consistency of kernel density estimators for causal processes

Science China Mathematics 2014年第5期57卷 1083-1108页

作者： LIN ZhengYan ZHAO YueXu Department of Mathematics Zhejiang University

Using the blocking techniques and m-dependent methods,the asymptotic behavior of kernel density estimators for a class of stationary processes,which includes some nonlinear time series models,is ***,the pointwise and uniformly weak convergence rates of the deviation of kernel density estimator with respect to its mean(and the true density function)are ***,the corresponding strong convergence rates are *** is showed,under mild conditions on the kernel functions and bandwidths,that the optimal rates for the *** models are also optimal for these processes.

关键词： kernel density estimator consistency rate dependent measure causal process

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Nonparametric estimation of quantiles for a class of stationary processes

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Science China Mathematics 2015年第12期58卷 2621-2632页

作者： HUANG Chu WANG HanChao LIN ZhengYan Department of Science Hangzhou Normal University Department of Mathematics Zhejiang University

We study smoothed quantile estimator for a class of stationary processes. We obtain the convergency rates and the Bahadur representation, as well as the asymptotic normality for this estimator by the method of m-dependent approximation. Our results can be used in the study of the estimation of value-at-risk(Va R) and applied to many time series which have important applications in econometrics.

关键词： quantile estimator kernel method causal process m-dependent approximation asymptotic inference

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