CUMULATED SUM OF SQUARES STATISTICS FOR NONLINEAR AND NONSTATIONARY REGRESSIONS
非线性与非平稳回归的累积平方和统计量AI 解读 ↓
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非线性与非平稳回归的累积平方和统计量
- 研究问题
- 在非线性回归且解释变量可能非平稳时，累积平方和统计量能否具有统一的极限分布，并减少对回归形式和持续性的依赖？
- 方法与思路
- 作者推导累积平方和统计量的布朗桥型渐近分布，同时研究递归版本、局部功效，并通过模拟考察检验尺寸和功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该统计量具有标准布朗桥型极限分布，与既有累积和统计量依赖函数形式及解释变量随机性质的结果形成区别。
- 阅读关注点
- 应核对统计量所使用的残差和标准化方式、允许的非线性及非平稳过程、检验原假设，以及递归版本和局部备择的设定。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；检验对象、正则条件及模拟数值未明确说明，不能据此声称对所有非平稳回归都有效或推断刊本变化。
原文摘要
We show that the cumulated sum of squares statistic has a standard Brownian bridge–type asymptotic distribution in nonlinear regression models with (possibly) nonstationary regressors. This contrasts with cumulated sum statistics which have been previously studied and whose asymptotic distribution has been shown to depend on the functional form and the stochastic properties, such as persistence and stationarity, of the regressors. A recursive version of the test is also considered. A local power analysis is provided, and through simulations, we show that the test has good size and power properties across a variety of situations.