Bootstrapping Frequency Domain Tests in Multivariate Time Series with an Application to Comparing Spectral Densities
多元时间序列频域检验的自助法：谱密度比较应用AI 解读 ↓
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多元时间序列频域检验的自助法：谱密度比较应用
- 研究问题
- 如何近似多元时间序列非参数频域检验的原假设分布，并检验可能相互依赖的多条时间序列是否具有相同谱密度？
- 方法与思路
- 作者提出一般自助法，并用各序列非参数谱密度估计与合并谱密度之间的平方积分距离构造谱密度相等检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，自助法在一组条件下渐近有效；文中提出新的检验统计量，研究序列间依赖对功效的影响，并提供模拟和应用。
- 阅读关注点
- 应核对自助法如何保留序列间依赖、谱估计及平滑参数的要求、原假设的实施方式，以及功效分析与模拟比较设置。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断具体有效性条件、带宽选择或有限样本误差；摘要未提供模拟和真实应用的数值结果。
原文摘要
Summary We propose a general bootstrap procedure to approximate the null distribution of non-parametric frequency domain tests about the spectral density matrix of a multivariate time series. Under a set of easy-to-verify conditions, we establish asymptotic validity of the bootstrap procedure proposed. We apply a version of this procedure together with a new statistic to test the hypothesis that the spectral densities of not necessarily independent time series are equal. The test statistic proposed is based on an L2-distance between the non-parametrically estimated individual spectral densities and an overall, ‘pooled’ spectral density, the latter being obtained by using the whole set of m time series considered. The effects of the dependence between the time series on the power behaviour of the test are investigated. Some simulations are presented and a real life data example is discussed.