Testing for structural change in regression with long memory processes
长记忆回归过程中的结构变化检验AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究具有长程依赖的时间序列回归中的结构变化检验。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
长记忆回归过程中的结构变化检验
- 研究问题
- 当时间序列回归中的解释变量和残差都可能具有长程依赖时，如何检验结构变化，并处理检验极限分布依赖未知参数的问题？
- 方法与思路
- 作者针对长记忆时间序列回归的结构变化检验，用自助程序近似依赖未知参数的统计量极限分布，并以简单蒙特卡洛实验评估表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明了所用自助法的渐近有效性，并提供结构变化检验的模拟评估，为长程依赖情形下的临界值获取提供方法。
- 阅读关注点
- 核对解释变量和残差允许的记忆强度、结构变化的备择形式、统计量标准化及自助构造，并审查有效性证明的条件。
- 阅读边界
- 依据所给作者／机构库版本摘要，不能推断刊本变化；摘要未说明检验统计量、记忆参数范围或模拟数值，不能判断复杂情形下的有限样本可靠性。
原文摘要
The paper considers tests for structural change in time series regression models where both regressors and residuals may exhibit long range dependence. The limiting distribution of the test statistic depends on unknown parameters and is approximated by a bootstrap procedure. The asymptotic validity of bootstrap is shown and performance of the testing procedure is examined in a simple Monte Carlo experiment.