Significance levels of the Box-Pierce portmanteau statistic in finite samples
有限样本中 Box–Pierce 综合检验统计量的显著性水平AI 解读 ↓
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有限样本中 Box–Pierce 综合检验统计量的显著性水平
- 研究问题
- 用残差自相关检验时间序列模型拟合时，Box–Pierce 综合检验在有限样本中的实际显著性水平与渐近理论有何差异？
- 方法与思路
- 作者围绕拟合方程的残差自相关及其综合检验统计量，分析有限样本显著性水平；摘要未交代具体推导或计算方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，即使样本量已达到中等偏大水平，检验的实际显著性水平仍可能明显低于渐近理论预测的水平。
- 阅读关注点
- 应核对分析针对哪些模型、如何处理参数估计和滞后阶数，以及实际显著性水平偏离渐近值的条件与幅度。
- 阅读边界
- 仅有版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供样本量、模型设定或校正方案，不能据此给出具体临界值。
原文摘要
In time series model building, using the methodology of Box & Jenkins (1970), it is usual to verify the adequacy of a fitted equation by computing residual autocorrelations. Following Box & Pierce (1970), an overall, or ’portmanteau’, test of fit can be based on these quantities. Recent experience suggests that surprisingly low values of the portmanteau statistic are often found. This paper shows that, even for moderately large sample sizes, the true significance levels are likely to be much lower than predicted by asymptotic theory.