Locally Optimal Tests against Periodic Autoregression: Parametric and Nonparametric Approaches
针对周期自回归的局部最优检验：参数与非参数方法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：摘要直接比较传统自回归与周期相关自回归依赖结构。
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
针对周期自回归的局部最优检验：参数与非参数方法
- 研究问题
- 在自回归系数和创新密度未指定时，如何检验传统自回归依赖是否应替换为周期相关的自回归依赖结构？
- 方法与思路
- 作者利用 Le Cam 局部渐近正态性推导局部渐近最优检验，提出参数版本和基于秩的非参数版本，并计算功效及相对效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出局部功效与渐近相对效率的显式结果，并提出一种 van der Waerden 秩检验，其相对指定高斯检验的效率一致大于一。
- 阅读关注点
- 应核对周期备择、创新密度条件和未知系数处理方式，以及局部最优性的含义、效率比较基准与一致大于一的范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，局部渐近效率结论不能转化为任意有限样本的功效优势；具体条件及其他版本变化未说明。
原文摘要
Locally asymptotically optimal tests are derived for the null hypothesis of traditional AR dependence, with unspecified AR coefficients and unspecified innovation densities, against an alternative of periodically correlated AR dependence. Parametric and nonparametric rank-based versions are proposed. Local powers and asymptotic relative efficiencies (with respect, e.g., to the corresponding Gaussian Lagrange multiplier tests proposed in Ghysels and Hall [1992, “Lagrange Multiplier Tests for Periodic Structures,” unpublished manuscript, CRDE, Montreal] and Liitkepohl [1991, Introduction to Multiple Time Series Analysis, Berlin: Springer-Verlag; 1991, pp. 243–264, in W.E. Griffiths, H. Liitkepohl, & M.E. Block (eds.), Readings in Econometric Theory and Practice, Amsterdam: North-Holland] are computed explicitly; a rank-based test of the van der Waerden type is proposed, for which this ARE is uniformly larger than 1. The main technical tool is Le Cam's local asymptotic normality property.