A Goodness-Of-Fit Test for Time Series with Long Range Dependence
长程相依时间序列的拟合优度检验AI 解读 ↓
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长程相依时间序列的拟合优度检验
- 研究问题
- 当序列相关衰减缓慢、但前几个相关系数很小时，如何检验时间序列的拟合情况并发现潜在的非独立性？
- 方法与思路
- 作者考察原用于平滑谱时间序列的检验统计量，并分析在谱于零频率处存在极点时，其零假设下的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，即使零频率处存在谱极点，该统计量的零假设渐近分布仍保持相同，可用于检测缓慢衰减的相关性。
- 阅读关注点
- 应核对允许的谱极点与相关衰减条件、统计量构造，以及对观测值和估计残差使用检验时所需的不同条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；摘要未说明长程相依参数范围、残差估计影响和有限样本功效，不能推断普遍有效。
原文摘要
SUMMARY We propose a test statistic for goodness of fit in time series with slowly decaying serial correlations. The asymptotic distribution of the test statistic, originally proposed by Milhoj for time series with smooth spectra, turns out to be the same, under the null hypothesis, even if the spectrum has a pole at 0. In particular, the test is suitable to detect lack of independence in the observations, or estimated residuals, if the first few correlations are small but the decay of the correlations is slow.