Asymptotic local efficiency of Cramér–von Mises tests for multivariate independence
多元独立性 Cramér–von Mises 检验的渐近局部效率AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用多元独立性检验，未将 copula 分析关联到金融风险等特定领域。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
多元独立性 Cramér–von Mises 检验的渐近局部效率
- 研究问题
- 利用经验 copula 过程构造的多元独立性秩检验，在不同 copula 局部备择下具有怎样的功效和相对效率？
- 方法与思路
- 作者使用经验 copula 过程在邻接备择序列下的大样本结果，分析 Möbius 分解所得统计量组合的极限分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究给出相关检验统计量的极限分布表示，并在常见 copula 备择类别下比较局部功效与渐近相对效率。
- 阅读关注点
- 核对邻接备择、统计量组合规则及效率定义，尤其查看不同依赖结构下，局部功效比较是否发生变化。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明具体备择与比较数值，局部渐近效率不能直接代表有限样本表现。
原文摘要
Deheuvels [J. Multivariate Anal. 11 (1981) 102–113] and Genest and Rémillard [Test 13 (2004) 335–369] have shown that powerful rank tests of multivariate independence can be based on combinations of asymptotically independent Cramér–von Mises statistics derived from a Möbius decomposition of the empirical copula process. A result on the large-sample behavior of this process under contiguous sequences of alternatives is used here to give a representation of the limiting distribution of such test statistics and to compute their relative local asymptotic efficiency. Local power curves and asymptotic relative efficiencies are compared under familiar classes of copula alternatives.