When are Variance Ratio Tests for Serial Dependence Optimal?
序列相关的方差比检验何时最优？AI 解读 ↓
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序列相关的方差比检验何时最优？
- 研究问题
- 由滤波序列与原始序列的样本方差之比构成的检验，在何种条件和备择类别下具有最优性，又最容易识别哪些均值回归形式？
- 方法与思路
- 作者在正态性假设下，将这类方差比统计量与白噪声原假设及特定序列相关备择联系起来，并给出对应备择类别的刻画。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称每个此类统计量都对某一备择类别最优，并据此说明一种均值回归方差比检验的最优性及其较擅长检测的均值回归形式。
- 阅读关注点
- 应核对最优性的检验准则、正态性与滤波器条件，以及备择类别如何由统计量确定，避免把特定备择下的结论推广到所有序列依赖。
- 阅读边界
- 最优性以正态性和相应备择类别为前提；摘要未说明检验准则、样本条件及非正态稳健性，也没有提供通用的功效排序。
原文摘要
This paper considers a class of statistics that can be written as the ratio of the sample variance of a filtered time series to the sample variance of the original series. Any such statistic is shown to be optimal under normality for testing a null of white noise against some class of serially dependent alternatives. A simple characterization of the alternative class is provided. The results are used to show that a variance ratio test for mean reversion is an optimal test and to illustrate the forms of mean reversion it is best at detecting. Copyright 1992 by The Econometric Society.