Specification testing in nonlinear and nonstationary time series autoregression
非线性非平稳时间序列自回归的设定检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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非线性非平稳时间序列自回归的设定检验
- 研究问题
- 对于一类非平稳非参数自回归模型，如何检验条件均值的模型设定，并选择核检验带宽和模拟临界值？
- 方法与思路
- 作者提出条件均值的非参数核检验，建立其渐近分布，并设计新的 bootstrap 模拟方案选择带宽与临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供区别于平稳自回归研究的设定与渐近结果，并以一个模拟例子和一个实际数据例子评估有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对非平稳过程的具体类别、检验的原假设与备择、极限分布条件，以及 bootstrap 和带宽选择的有效性依据。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；非平稳类型、检验功效与模拟结果未说明，两个例子不足以确认普遍表现。
原文摘要
This paper considers a class of nonparametric autoregressive models with nonstationarity. We propose a nonparametric kernel test for the conditional mean and then establish an asymptotic distribution of the proposed test. Both the setting and the results differ from earlier work on nonparametric autoregression with stationarity. In addition, we develop a new bootstrap simulation scheme for the selection of a suitable bandwidth parameter involved in the kernel test as well as the choice of a simulated critical value. The finite-sample performance of the proposed test is assessed using one simulated example and one real data example.