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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要研究连续时间过程漂移项的阈值非线性,并应用于美国利率的长时间序列,因此归入时间序列方向。

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关注这篇论文的作者
Fei Su
Kung-Sik Chan

阈值扩散模型检验

研究问题
在漂移项分段线性、扩散项形式通常未知的连续时间过程中,如何检验漂移项的阈值非线性,并把单阈值检验扩展至多个阈值?
方法与思路
作者在扩散项为常数的工作假设下构造漂移阈值的准似然检验,通过自助法校准渐近零分布,并由单阈值情形扩展至多阈值。
材料陈述的贡献
摘要给出中心高斯过程泛函形式的渐近零分布与局部功效函数,并据此建立检验一致性;模拟及美国利率应用展示方法用途。
阅读关注点
全文应核对未知扩散函数下检验有效的条件、阈值搜索与多阈值程序、自助校准步骤,以及美国利率期限结构非线性的实证证据。
阅读边界
扩散项为常数是推导中的工作假设;摘要未说明真实扩散项的完整限制、阈值位置条件或利率实证结论,需从全文核验。

原文摘要

The threshold diffusion model assumes a piecewise linear drift term and a piecewise smooth diffusion term, which constitutes a rich model for analyzing nonlinear continuous-time processes. We consider the problem of testing for threshold nonlinearity in the drift term. We do this by developing a quasi-likelihood test derived under the working assumption of a constant diffusion term, which circumvents the problem of generally unknown functional form for the diffusion term. The test is first developed for testing for one threshold at which the drift term breaks into two linear functions. We show that under some mild regularity conditions, the asymptotic null distribution of the proposed test statistic is given by the distribution of certain functional of some centered Gaussian process. We develop a computationally efficient method for calibrating the p-value of the test statistic by bootstrapping its asymptotic null distribution. The local power function is also derived, which establishes the consistency of the proposed test. The test is then extended to testing for multiple thresholds. We demonstrate the efficacy of the proposed test by simulations. Using the proposed test, we examine the evidence of nonlinearity in the term structure of a long time series of U.S. interest rates.

笔记与分组