NONPARAMETRIC NONSTATIONARITY TESTS
非参数非平稳性检验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：摘要围绕离散及连续时间过程的平稳性检验，并明确涉及积分过程和非线性动态。
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非参数非平稳性检验
- 研究问题
- 如何利用过程占用时间的增长差异检验平稳性或非平稳性，并在容许非线性动态的情况下开展有效推断？
- 方法与思路
- 作者构造基于加性泛函的检验，利用两类假设下占用时间的不同发散速度，分别处理离散过程和连续扩散过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法涵盖若干 Harris 常返过程和积分过程，使用表列临界值，模拟尺寸与功效令人满意，并容许非线性动态。
- 阅读关注点
- 应核对两种原假设方向的统计量构造、过程类别与常返性条件，以及有限样本调整和表列临界值的适用范围。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 版本摘要；具体泛函、正则条件和调整方法未说明，不能由非参数表述推断其适用于任意非线性过程。
原文摘要
We propose additive functional-based nonstationarity tests that exploit the different divergence rates of the occupation times of a (possibly nonlinear) process under the null of nonstationarity (stationarity) versus the alternative of stationarity (nonstationarity). We consider both discrete-time series and continuous-time processes. The discrete-time case covers Harris recurrent Markov chains and integrated processes. The continuous-time case focuses on Harris recurrent diffusion processes. Notwithstanding finite-sample adjustments discussed in the paper, the proposed tests are simple to implement and rely on tabulated critical values. Simulations show that their size and power properties are satisfactory. Our robustness to nonlinear dynamics provides a solution to the typical inconsistency problem between assumed linearity of a time series for the purpose of nonstationarity testing and subsequent nonlinear inference.