A nonparametric test for serial independence of regression errors
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回归误差序列独立性的非参数检验
- 研究问题
- 在真实回归误差不可观测、只能使用估计残差时，如何检验序列独立性，并对一阶序列依赖备择保持一致性？
- 方法与思路
- 作者提出以残差构造的非参数检验，统计量基于 Hoeffding–Blum–Kiefer–Rosenblatt 类型的经验过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该检验对一阶序列依赖备择一致，且残差统计量与使用真实误差构造的对应统计量具有相同极限分布。
- 阅读关注点
- 应核对回归模型及残差估计条件、一阶依赖备择的范围，以及残差替代不改变极限分布的证明与临界值计算。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；摘要未说明正则条件、有限样本表现或高阶依赖下的功效，不能扩大一致性结论。
原文摘要
A test for serial independence of regression errors is proposed that is consistent in the direction of serial dependence alternatives of first order. The test statistic is a function of a Hoeffding-Blum-Kiefer-Rosenblatt type of empirical process, based on residuals. The resultant statistic converges, surprisingly, to the same limiting distribution as the corresponding statistic based on true errors.