The Durbin-Watson ratio under infinite-variance errors
无限方差误差下的 Durbin–Watson 比率AI 解读 ↓
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无限方差误差下的 Durbin–Watson 比率
- 研究问题
- 当时间序列或回归误差具有无限方差时，von Neumann 比率与 Durbin–Watson 统计量的极限分布如何变化？
- 方法与思路
- 作者推导独立同分布原假设及一般移动平均备择下的渐近理论，分别考察静态和动态回归残差，并以蒙特卡洛展示有限样本影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，静态回归中的 Durbin–Watson 统计量与 von Neumann 比率具有相同极限分布，有限方差情形可衔接既有检验理论。
- 阅读关注点
- 应核对无限方差过程的具体条件与统计量归一化方式，特别关注动态回归中的额外复杂性，以及模拟如何设置误差和解释变量。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法确定尾部条件、动态模型的具体分布或有限样本误差；摘要未给出可直接使用的临界值。
原文摘要
This paper studies the properties of the von Neumann ratio for time series with infinite variance. Our asymptotics cover the null of iid variates and general moving-average (MA) alternatives. Regression residuals are also considered. In the static regression model the Durbin-Watson statistic has the same limit distribution as the von Neumann ratio. In dynamic models the results are more complex. In finite-variance models our results specialize to those of the Durbin h-statistic and equivalent LM test asymptotics. Some Monte Carlo results are reported, illustrating the effects of infinite-variance errors and regressors in finite samples.