A TEST OF AUTOCORRELATION IN THE PRESENCE OF HETEROSKEDASTICITY OF UNKNOWN FORM
未知形式异方差下的自相关检验AI 解读 ↓
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未知形式异方差下的自相关检验
- 研究问题
- 在非线性回归误差具有未知形式异方差时，如何检验自相关，并使检验的零假设分布与功效具有理论依据？
- 方法与思路
- 作者用非参数核方法估计未知异方差函数，对回归残差进行标准化，再以标准化残差的样本自协方差构造检验统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在适当条件下统计量渐近服从卡方分布，并建立局部功效与一致性结果；模拟中规模表现合理，功效通常优于部分已有检验。
- 阅读关注点
- 应核对异方差函数与误差依赖的条件、核估计及带宽要求、参数估计的影响，以及模拟比较采用的备择和基准检验。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定具体正则条件、自由度和模拟结果；所述功效优势不能推广为对所有情形均占优。
原文摘要
This paper develops a test of autocorrelation in the presence of heteroskedasticity of unknown form in the nonlinear regression model. The test statistic is based on the sample autocovariance of the residuals standardized by a nonparametric kernel estimate of the unknown heteroskedasticity function. Under appropriate conditions, the test statistic is shown to have a limiting chi-square distribution. Local power and consistency results for the test are also established. Monte Carlo experiments show that the test has reasonable size performance and generally dominates some of the existing tests in terms of finite-sample power.