Sequential model selection method for a nonparametric autoregression O. Arkoun, J.-Y. Brua, S. Pergamenshchikov
Material type:
ArticleOther title: Последовательный метод выбора модели для непараметрической авторегрессии [Parallel title]Subject(s): непараметрическое оценивание | непараметрическая авторегрессия | неасимптотическое оценивание | робастный риск | выбор модели | точные оракульные неравенстваGenre/Form: статьи в сборниках Online resources: Click here to access online
In:
Международная научная конференция "Робастная статистика и финансовая математика - 2018" 09-11 июля 2018 г. : сборник статей С. 4-8Abstract: В работе рассматривается задача непараметрического оценивания авторегрессии для квадратичных рисков. Разрабатывается новый адаптивный последовательный метод выбора модели, основанный на эффективных последовательных ядерных оценках, предложенных Аркун и Пергаменщиковым (2016). Кроме того, разрабатывается новый аналитический инструмент для общих моделей регрессии для получения несимптотических точных оракульных неравенств как для обычных квадратичных, так и для робастных квадратичных рисков. Устанавливается, что построенная процедура последовательного выбора модели оптимальна в смысле оракульных неравенств.
Библиогр.: 8 назв.
В работе рассматривается задача непараметрического оценивания авторегрессии для квадратичных рисков. Разрабатывается новый адаптивный последовательный метод выбора модели, основанный на эффективных последовательных ядерных оценках, предложенных Аркун и Пергаменщиковым (2016). Кроме того, разрабатывается новый аналитический инструмент для общих моделей регрессии для получения несимптотических точных оракульных неравенств как для обычных квадратичных, так и для робастных квадратичных рисков. Устанавливается, что построенная процедура последовательного выбора модели оптимальна в смысле оракульных неравенств.
There are no comments on this title.