A CONSISTENT NONPARAMETRIC TEST ON SEMIPARAMETRIC SMOOTH COEFFICIENT MODELS WITH INTEGRATED TIME SERIES
含单整时间序列的半参数光滑系数模型的一致非参数检验AI 解读 ↓
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含单整时间序列的半参数光滑系数模型的一致非参数检验
- 研究问题
- 在含单整时间序列的半参数变系数模型中，如何检验系数恒定，并针对非参数光滑系数备择建立相应的渐近推断？
- 方法与思路
- 作者构造非参数检验，推导原假设与备择下的渐近分布，并分析由平稳和非平稳变量混合组成、局部加权的退化二阶 U 统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立所提检验的渐近分布，并给出相关退化二阶 U 统计量的中心极限定理，另以蒙特卡洛模拟考察有限样本性质。
- 阅读关注点
- 应核对系数变化所依赖的变量、核权重和带宽条件，以及混合平稳与非平稳变量的 U 统计量定理如何支撑检验推断。
- 阅读边界
- 本导读仅据所给 Crossref 摘要；检验公式、备择范围及模拟结果摘要未说明，光滑系数变化也不能直接等同于时间上的结构断点。
原文摘要
In this paper, we propose a simple nonparametric test for testing the null hypothesis of constant coefficients against nonparametric smooth coefficients in a semiparametric varying coefficient model with integrated time series. We establish the asymptotic distributions of the proposed test statistic under both null and alternative hypotheses. Moreover, we derive a central limit theorem for a degenerate second order U-statistic, which contains a mixture of stationary and nonstationary variables and is weighted locally on a stationary variable. This result is of independent interest and useful in other applications. Monte Carlo simulations are conducted to examine the finite sample performance of the proposed test.