An asymptotic test for constancy of the variance under short-range dependence
短程依赖下方差恒定性的渐近检验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：摘要明确研究短程依赖非平稳时间序列的方差检验，并将多次方差结构突变列为备择，支持时间序列与结构变化分类。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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短程依赖下方差恒定性的渐近检验
- 研究问题
- 对于具有短程依赖、均值可能非平稳的时间序列，如何检验方差是否恒定，并识别包括多次方差突变在内的偏离？
- 方法与思路
- 作者以局部样本方差对数的 Gini 平均差构造检验，并建立依赖三角阵列 U 统计量的极限定理以分析其分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，推导了恒定方差原假设下的渐近分布，并证明对包含多次方差结构突变的一大类备择具有一致性。
- 阅读关注点
- 应核对短程依赖与局部平稳均值的具体定义、局部窗口选择、检验标准化，以及多次突变备择和模拟比较的设定。
- 阅读边界
- 依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明窗口规则、依赖条件或具体功效，不能推断对任意非平稳过程均适用。
原文摘要
We present a novel approach to test for heteroscedasticity of a nonstationary time series that is based on Gini’s mean difference of logarithmic local sample variances. In order to analyse the large sample behaviour of our test statistic, we establish new limit theorems for U-statistics of dependent triangular arrays. We derive the asymptotic distribution of the test statistic under the null hypothesis of a constant variance and show that the test is consistent against a large class of alternatives, including multiple structural breaks in the variance. Our test is applicable even in the case of nonstationary processes, assuming a locally stationary mean function. The performance of the test and its comparatively low computation time are illustrated in an extensive simulation study. As an application, we analyse Google Trends data, monitoring the relative search interest for the topic “global warming.”