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BUMVU estimators
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AI
DOI：10.1016/j.jeconom.2024.105942.png)
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摘要
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我们提供了(无偏)块估计量具有一致最小方差的必要和充分条件。我们的理论与UMVU估计理论相平行，主要的创新见解在于关注块之间的协方差。我们利用这一理论推导出块估计量在块大小固定时对高频波动率函数的高方差下界。我们进一步展示了新理论在估计具有可变均值的同方差非参数回归的经典问题中的相关性。最后，我们引入了一种用于检测金融数据中漂移存在的新检验方法，该方法利用了BUMVU估计量的精度。该检验表明金融数据中存在丰富的漂移。
Keyword:
C58
C14
C12
Unbiased estimators
Minimum variance
Fixed block
Nonparametric regression
Integrated volatility powers
Wild bootstrap
Drift detection
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
4
论文数:
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被引数:
3.0W
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