Testing for Integer Integration in Functional Time Series
函数型时间序列的整数阶单整检验AI 解读 ↓
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函数型时间序列的整数阶单整检验
- 研究问题
- 对于以整条曲线为观测对象的时间序列，如何检验其是否具有非负整数阶单整，并将整数阶单整与分数阶单整区分？
- 方法与思路
- 作者提出函数型时间序列的整数阶单整检验程序，以蒙特卡洛实验评估表现，并应用于加拿大收益率曲线与法国地区年龄别死亡率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验可区分整数与分数阶单整；应用中多数序列呈现一阶单整证据，另有部分序列的分数阶高于或低于一。
- 阅读关注点
- 应核对原假设与备择的设定、曲线观测及平滑处理、检验对不同单整阶数的区分能力，以及尺寸和功效的模拟设计。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要；检验统计量、渐近条件和应用显著性未说明，不能将所述证据视为确定的单整阶数或推断刊本变化。
原文摘要
We develop a statistical testing procedure to examine whether the curve-valued time series of interest is integrated of order d for a nonnegative integer d. The proposed procedure can distinguish between integer-integrated time series and fractionally-integrated ones, and it has broad applicability in practice. Monte Carlo simulation experiments show that the proposed testing procedure performs reasonably well. We apply our methodology to Canadian yield curve data and French sub-national age-specific mortality data. We find evidence that these time series are mostly integrated of order one, while some have fractional orders exceeding or falling below one.