Testing for threshold effects in the TARMA framework
TARMA 框架中的门槛效应检验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：摘要明确比较线性 ARMA 与门槛 ARMA 时间序列模型；门槛非线性并不直接等同于所列结构变化方向的时间变点。
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…
TARMA 框架中的门槛效应检验
- 研究问题
- 如何检验线性 ARMA 时间序列是否需要门槛扩展，并在模型阶数未知或设定存在偏差时考察检验的有限样本表现？
- 方法与思路
- 作者构造上确界拉格朗日乘子检验，推导零假设及相邻局部备择下的渐近分布，并证明检验一致性及开展模拟比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验计算负担较低，模拟显示良好性质及一定设定稳健性，并将方法应用于标准化树轮生长指数序列。
- 阅读关注点
- 应核对门槛参数的搜索范围、零假设下的参数处理，以及未知阶数与模型误设时所考察的具体情形及比较标准。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列出分布推导条件，模拟中的稳健性不能直接推广至任意误设。
原文摘要
We present supremum Lagrange Multiplier tests to compare a linear ARMA specification against its threshold ARMA extension. We derive the asymptotic distribution of the test statistics both under the null hypothesis and contiguous local alternatives. Moreover, we prove the consistency of the tests. The Monte Carlo study shows that the tests enjoy good finite-sample properties, are robust against model mis-specification and their performance is not affected if the order of the model is unknown. The tests present a low computational burden and do not suffer from some of the drawbacks that affect the quasi-likelihood ratio setting. Lastly, we apply our tests to a time series of standardized tree-ring growth indexes and this can lead to new research in climate studies.