Detecting Multiple Level Shifts in Bounded Time Series
有界时间序列中多重水平变动的检测AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究有界时间序列的单整性质及多个水平或边界结构变化。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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有界时间序列中多重水平变动的检测
- 研究问题
- 研究有界时间序列中的水平变动如何检验，并在无需预先知道序列为零阶还是一阶单整的情况下开展检测。
- 方法与思路
- 作者提出序贯检验与联合拒绝统计量，分别分析边界对零阶和一阶单整统计量的影响，并允许水平或边界发生变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称边界影响一阶单整统计量，却不改变零阶单整统计量的极限分布；模拟与瑞郎兑欧元应用展示方法用途。
- 阅读关注点
- 应核对边界如何进入模型、联合拒绝规则怎样控制错误率，以及水平变化和约束边界变化能否在数据中区分。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法判断序贯检验条件及有限样本表现，也不能推断后续刊本变化。
原文摘要
The article proposes a sequential statistical procedure to test for the presence of level shifts affecting bounded time series, regardless of their order of integration. The article shows that bounds are relevant for the statistic that assumes that the time series are integrated of order one. In contrast, they do not affect the limiting distribution of the statistic that is defined for time series that are integrated of order zero. The article proposes a union rejection statistic for bounded processes that does not require information about the order of integration of the stochastic processes. The model specification is general enough to consider the existence of structural breaks that can affect either the level of the time series and/or the bounds that limit its evolution. Monte Carlo simulations indicate that the procedure works well in finite samples. An empirical application that focuses on the Swiss franc against the euro exchange rate evolution illustrates the usefulness of the proposal.