NONPARAMETRIC SPECIFICATION TESTING FOR NONLINEAR TIME SERIES WITH NONSTATIONARITY
含非平稳性的非线性时间序列非参数设定检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确围绕非平稳解释变量下的非线性时间序列回归及其设定检验展开。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
含非平稳性的非线性时间序列非参数设定检验
- 研究问题
- 在解释变量非平稳的时间序列回归中，如何检验未知回归函数是否属于由有限维未知参数索引的已知参数模型？
- 方法与思路
- 作者构造非参数核检验并推导统计量的渐近分布，同时使用 bootstrap 模拟选择带宽和生成检验临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，建立了区别于平稳回归情形的设定检验理论，提供带宽与临界值选择方案，并给出一个实施示例。
- 阅读关注点
- 应核对解释变量的非平稳类型、参数估计对检验分布的影响，以及 bootstrap 有效性和带宽选择的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，非平稳过程假设、误差依赖条件和示例结果均未说明，无法判断一般适用性或实际功效。
原文摘要
This paper considers a nonparametric time series regression model with a nonstationary regressor. We construct a nonparametric test for whether the regression is of a known parametric form indexed by a vector of unknown parameters. We establish the asymptotic distribution of the proposed test statistic. Both the setting and the results differ from earlier work on nonparametric time series regression with stationarity. In addition, we develop a bootstrap simulation scheme for the selection of suitable bandwidth parameters involved in the kernel test as well as the choice of simulated critical values. An example of implementation is given to show that the proposed test works in practice.