Randomization Tests for Equality in Dependence Structure
依赖结构相等性的随机化检验AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦两组 copula 相等的通用统计检验，收入消费与市场一体化应用不足以确定所列细分领域中的直接归属。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
依赖结构相等性的随机化检验
- 研究问题
- 如何检验两个群体的整体依赖结构是否相同，避免仅依靠相关系数等单一指标遗漏依赖差异，并使小样本检验便于实施？
- 方法与思路
- 作者通过 copula 比较两组整体依赖结构，以利用渐近群不变性条件的修正随机化程序生成临界值，无需指定调节参数或权重函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验实施简单，模拟中的极小样本零假设拒绝率接近名义水平，并提供收入与消费依赖及英国脱欧后市场一体化的应用。
- 阅读关注点
- 应核对渐近群不变性条件、边缘分布的处理、修正随机化的具体步骤，以及极小样本模拟设计和实证检验的适用范围。
- 阅读边界
- 摘要未说明抽样条件、备择情形下的功效及应用中的数据处理；所述小样本水平表现仍需结合模拟设计和完整理论条件判断。
原文摘要
We develop a new statistical procedure to test whether the dependence structure is identical between two groups. Rather than relying on a single index such as Pearson’s correlation coefficient or Kendall’s τ, we consider the entire dependence structure by investigating the dependence functions (copulas). The critical values are obtained by a modified randomization procedure designed to exploit asymptotic group invariance conditions. Implementation of the test is intuitive and simple, and does not require any specification of a tuning parameter or weight function. At the same time, the test exhibits excellent finite sample performance, with the null rejection rates almost equal to the nominal level even when the sample size is extremely small. Two empirical applications concerning the dependence between income and consumption, and the Brexit effect on European financial market integration are provided.