Adaptive efficient estimation for a function in heteroscedastic regression

Изучаются асимптотические свойства адаптивной улучшенной процедуры выбора модели для оценивания неизвестной функции в гетероскедастичной регрессии. Установлено, что процедура является асимптотически эффективной в смысле среднеквадратического риска, т.е. асимптотический среднеквадратический риск процедуры совпадает с соответствующей константой Пинскера, обеспечивающей точную нижнюю границу риска по всем возможным оценкам. Приводятся результаты численного моделирования