Delay times of sequential procedures for multiple time series regression models
多元时间序列回归模型序贯程序的检测延迟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：摘要明确研究时间序列回归的参数稳定性监测，并提供宏观经济数据应用。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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多元时间序列回归模型序贯程序的检测延迟
- 研究问题
- 对解释变量为时间序列的多元回归进行参数稳定性监测时，CUSUM 检测器在变化发生后多久能够发出信号？
- 方法与思路
- 作者以 CUSUM 型统计量首次超过阈值函数的时点构造检测器，推导检测延迟的极限分布，并开展模拟和宏观数据应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称其建立检测延迟的极限分布理论，扩展序贯监测常用的平均运行长度视角，并展示有限样本应用。
- 阅读关注点
- 应核对变化发生时间和幅度的渐近设定、时间序列依赖条件，以及阈值如何同时影响误报与检测延迟。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要；阈值公式、变化类型和模拟数值未说明，延迟分布理论不能直接视为任意变化下的快速检测保证。
原文摘要
We consider a multiple regression model in which the explanatory variables are specified by time series. To sequentially test for the stability of the regression parameters in time, we introduce a detector which is based on the first excess time of a CUSUM-type statistic over a suitably constructed threshold function. The aim of this paper is to study the delay time associated with this detector. As our main result, we derive the limit distribution of the delay time and provide thereby a theory that extends the benchmark average run-length concept utilized in most of the sequential monitoring literature. To highlight the applicability of the limit results in finite samples, we present a Monte Carlo simulation study and an application to macroeconomic data.