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On nonparametric ridge estimation for multivariate long-memory processes

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Lithuanian Mathematical Journal. Springer. 2020, 60(3), pp. 291-314. ISSN 0363-1672. eISSN 1573-8825. Available under: doi: 10.1007/s10986-020-09480-y

Zusammenfassung

We consider nonparametric estimation of the ridge of a probability density function for multivariate linear processes with long-range dependence. We derive functional limit theorems for estimated eigenvectors and eigenvalues of the Hessian matrix. We use these results to obtain the weak convergence for the estimated ridge and asymptotic simultaneous confidence regions.

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Fachgebiet (DDC)
510 Mathematik

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ISO 690BERAN, Jan, Klaus TELKMANN, 2020. On nonparametric ridge estimation for multivariate long-memory processes. In: Lithuanian Mathematical Journal. Springer. 2020, 60(3), pp. 291-314. ISSN 0363-1672. eISSN 1573-8825. Available under: doi: 10.1007/s10986-020-09480-y
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