Concentration for high-dimensional linear processes with dependent innovations

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Leite, Fellipe Lopes Lima
Orientador(a): Mendes, Eduardo Fonseca
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/34642
Resumo: Nós desenvolvemos desigualdades de concentração para a norma l∞ de um vetor de processos lineares em sequências mixingale com caudas sub-Weibull. Essas desigualdades fazem uso da decomposição de Beveridge-Nelson, a qual reduz o problema para concentração da sup-norm de um vetor mixingale ou sua soma ponderada. Usando essa decomposição, nós desenvolvemos um limite de concentração para a norma de matrizes de auto-covariância de processos lineares. Esses resultados são úteis para estimação de limites para processos VAR de alta dimensão estimados usando regularização l1, bootstraps Gaussianos de alta dimensão para séries temporais e estimação de matrizes de covariância para processos longos.