Testing the Martingale Hypothesis
鞅假设检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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鞅假设检验
- 研究问题
- 如何在零假设允许弱漂移的情况下检验动态过程的鞅性质，并对广泛的非线性非鞅备择保持检验一致性，同时便于实际实施？
- 方法与思路
- 作者推广 Kolmogorov–Smirnov 与 Cramér–von Mises 检验来检验鞅假设；摘要称检验具有分布无关性质、允许弱漂移，且无需平滑参数或自助重抽样。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出零假设下的极限理论，并称检验对广泛非线性非鞅过程一致；模拟报告较好有限样本表现，主要汇率应用被作者解读为支持鞅假设。
- 阅读关注点
- 核对弱漂移的量级、分布无关结论的适用条件与备择范围，尤其关注汇率应用如何区分未拒绝零假设和支持鞅性质的统计证据。
- 阅读边界
- 摘要未说明样本期、显著性水平、功效大小或多重检验处理；模拟中的比较优势不保证一般适用，汇率检验结果也不能证明过程必然为鞅。
原文摘要
We propose new tests of the martingale hypothesis based on generalized versions of the Kolmogorov–Smirnov and Cramér–von Mises tests. The tests are distribution-free and allow for a weak drift in the null model. The methods do not require either smoothing parameters or bootstrap resampling for their implementation and so are well suited to practical work. The article develops limit theory for the tests under the null and shows that the tests are consistent against a wide class of nonlinear, nonmartingale processes. Simulations show that the tests have good finite sample properties in comparison with other tests particularly under conditional heteroscedasticity and mildly explosive alternatives. An empirical application to major exchange rate data finds strong evidence in favor of the martingale hypothesis, confirming much earlier research.