Lagrange-Multiplier Tests of Multivariate Time-Series Models
多元时间序列模型的拉格朗日乘子检验AI 解读 ↓
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多元时间序列模型的拉格朗日乘子检验
- 研究问题
- 如何利用拉格朗日乘子检验处理多元自回归移动平均模型中的假设，并统一推导多元过程的拟合优度检验？
- 方法与思路
- 作者将拉格朗日乘子检验用于多元 ARMA 模型的相关假设，通过这一途径推导既有拟合检验及移动平均模型的新检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了多元过程的 portmanteau 与 Quenouille 拟合优度检验，并获得三个针对多元移动平均模型的其他检验。
- 阅读关注点
- 应核对各检验的原假设、受限模型估计方式、统计量及其参考分布，并了解新增检验分别检验哪些模型特征。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；摘要未说明检验成立的条件、有限样本表现或三个新增检验的细节，不能判断其功效优势。
原文摘要
SUMMARY Generalizing Hosking (1980a), the Lagrange-multiplier test procedure is applied to hypotheses concerning multivariate autoregressive moving-average time-series models. The portmanteau and Quenouille goodness-of-fit tests for multivariate processes are derived in this manner and three other tests are obtained for multivariate moving-average models.