A Test for Second-Order Stationarity and Approximate Confidence Intervals for Localized Autocovariances for Locally Stationary Time Series
二阶平稳性检验与局部平稳序列自协方差的近似置信区间AI 解读 ↓
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二阶平稳性检验与局部平稳序列自协方差的近似置信区间
- 研究问题
- 如何检测时间序列对二阶平稳性的偏离，并定位其发生的时间和尺度，同时为局部平稳序列的时变自协方差提供统计区间？
- 方法与思路
- 作者提出能够在时间与尺度上定位非平稳性的检验，并构造时变自协方差的近似置信区间；摘要未说明具体统计量和算法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验计算较快，适用于高斯及广泛非高斯序列，并能检测不同于傅里叶方法的偏离；另提供局部自协方差区间。
- 阅读关注点
- 应核对局部平稳性的定义、检验校准与定位规则，以及区间的覆盖目标，并检查非高斯条件和实例中的比较证据。
- 阅读边界
- 这里只依据所给 Crossref 摘要。摘要未给出检验水平、功效、区间覆盖率或计算复杂度，近似区间的有效性需核对全文条件。
原文摘要
Summary Many time series are not second order stationary and it is not appropriate to analyse them by using methods designed for stationary series. The paper introduces a new test for second-order stationarity that detects kinds of departures from stationarity that are different from those based on Fourier methods. The new test is also computationally fast, designed to work with Gaussian and a wide range of non-Gaussian time series, and can locate non-stationarities in time and scale. The test is demonstrated on earthquake, explosion, infant electrocardiogram and simulated time series showing varying degrees of stationarity. The second main contribution develops approximate confidence intervals for time varying autocovariances for locally stationary series as the usual bands computed for stationary series are not appropriate. Our new bands enable practitioners to assess time varying autocovariances statistically and are exhibited on localized autocovariances of explosion and simulated time series.