摘要: 一些经济金融等实际数据中含有非线性趋势、异方差和相依关系,固定设计和相依误差下的异方差非参数回归模型因其能够反映这些数据特征而有着重要的应用.样条方法是常用的非参数光滑方法之一.为了探究样条方法在这类模型中的可用性,本文在$\alpha$- 混合条件下,讨论了均值函数和方差函数的多项式样条估计的逐点相合性,得到了逐点收敛速度.此外,还对所讨论的方法进行了数值模拟,结果表明样条方法在这类模型的应用中是可行的.
中图分类号:
武新乾, 程 芳, 徐 珍. 相依误差下异方差非参数回归模型的样条估计[J]. 工程数学学报, 2019, 36(3): 265-274.
WU Xin-qian, CHENG Fang, XU Zhen. Spline Estimation for Heteroscedastic Nonparametric Regression Models under Dependent Errors[J]. Chinese Journal of Engineering Mathematics, 2019, 36(3): 265-274.