Distribution of the Residual Autocorrelations in Multivariate Arma Time Series Models
多变量ARMA时间序列模型中残差自相关的分布AI 解读 ↓
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多变量ARMA时间序列模型中残差自相关的分布
- 研究问题
- 拟合向量ARMA模型后，残差自相关的大样本分布是什么，如何据此构造用于检查模型充分性的联合检验？
- 方法与思路
- 作者推导多变量残差自相关的渐近分布，据此提出多变量portmanteau检验，并用模拟考察简单修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，推导在向量自回归模型下有所简化，所提出检验可用于模型诊断，且简单修正改善小样本准确性。
- 阅读关注点
- 应核对参数估计对残差自相关分布的影响、检验所用滞后阶数、自由度及小样本修正的形式和模拟设计。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要；摘要未说明正则条件、修正公式或改善幅度，不能将模拟结论推广到所有向量ARMA模型。
原文摘要
SUMMARY The large-sample distribution of the multivariate residual autocorrelations in the vector arma model is derived. This result is somewhat less complicated for the vector autoregressive model. A new multivariate portmanteau test for checking the adequacy of fitted vector arma models is developed. A simulation study shows that a simple modification of the portmanteau test improves its accuracy in small samples.