Significance Levels of the Box-Pierce Portmanteau Statistic in Finite Samples
有限样本中 Box–Pierce 综合检验统计量的显著性水平AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确讨论时间序列模型的残差自相关与 Box–Pierce 拟合检验，直接属于时间序列诊断。
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有限样本中 Box–Pierce 综合检验统计量的显著性水平
- 研究问题
- 以拟合时间序列模型的残差自相关构造 Box–Pierce 综合检验时，有限样本的实际显著性水平与渐近理论预测有多大偏差？
- 方法与思路
- 作者围绕残差自相关构成的整体拟合检验，分析有限样本显著性水平，并解释实践中经常出现偏低统计量的现象。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，即使样本量已达到中等偏大规模，检验的真实显著性水平仍可能明显低于渐近理论所预测的水平。
- 阅读关注点
- 应核对所考察的模型、残差估计影响、累计滞后数与自由度处理，以及实际显著性水平的计算方式和适用样本范围。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；摘要未报告具体偏差、分析条件或修正方法，不能据此认为所有模型下检验都偏保守。
原文摘要
In time series model building, using the methodology of Box & Jenkins (1970), it is usual to verify the adequacy of a fitted equation by computing residual autocorrelations. Following Box & Pierce (1970), an overall, or ’portmanteau’, test of fit can be based on these quantities. Recent experience suggests that surprisingly low values of the portmanteau statistic are often found. This paper shows that, even for moderately large sample sizes, the true significance levels are likely to be much lower than predicted by asymptotic theory.