Resumen

Encontramos estadísticas asintóticamente suficientes que podrían ayudar a simplificar la inferencia en problemas de regresión no paramétrica con errores correlacionados. Estas estadísticas se derivan de una descomposición wavelet que se utiliza para blanquear el proceso de ruido y separar de manera efectiva componentes de alta y baja resolución. Los componentes de baja resolución contienen casi toda la información disponible sobre la función media, y los componentes de alta resolución se pueden utilizar para estimar las covarianzas de los errores. La fuerza de la correlación entre los errores está relacionada con la rapidez a la que la varianza de los componentes de alta resolución disminuye, y esto se considera un parámetro de molestia adicional en el modelo. Mostramos que el experimento de NPR con ruido correlacionado es asintóticamente equivalente a un experimento que observa la función media en presencia de un proceso gaussiano continuo que es similar a un movimiento browniano fraccional. Estos resultados proporcionan una motivación teórica para algunas técnicas de estimación wavelet com

• Materias:Información de mercado Precios de primas Modelado espacial Fuerte convergencia Estadística asintótica
• Subjects:Market Information Premium pricing Spatial modeling Strong convergence Asymptotic statistics
• Palabras claves:Asintóticamente; Estadísticas; Regresión no paramétrica; Descomposición wavelet; Errores correlacionados; Técnicas de estimación
• Keywords:Asymptotically; Statistics; Nonparametric regression; Wavelet decomposition; Correlated errors; Estimation techniques