SIMULTANEOUS SPECIFICATION TESTING OF MEAN AND VARIANCE STRUCTURES IN NONLINEAR TIME SERIES REGRESSION
非线性时间序列回归中均值与方差结构的联合设定检验AI 解读 ↓
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非线性时间序列回归中均值与方差结构的联合设定检验
- 研究问题
- 如何同时检验时间序列回归的条件均值和条件方差参数设定，并减少检验结果对某一组平滑带宽选择的依赖？
- 方法与思路
- 作者用经验似然比较参数估计与非参数核估计，自动分配均值和方差部分的权重，再跨带宽集合最大化标准化统计量并以自助法校准。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该检验能联合考察均值与方差设定，具有自动权重与带宽自适应机制，并能以最优速率区分所研究的局部备择。
- 阅读关注点
- 应核对经验似然约束、标准化和带宽集合的构造，自助校准条件，以及最优局部检出速率对应的光滑性和备择类别。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定最优速率数值、依赖与矩条件或有限样本表现；联合拒绝如何定位错设部分未说明，刊本变化未说明。
原文摘要
This paper proposes a nonparametric simultaneous test for parametric specification of the conditional mean and variance functions in a time series regression model. The test is based on an empirical likelihood (EL) statistic that measures the goodness of fit between the parametric estimates and the nonparametric kernel estimates of the mean and variance functions. A unique feature of the test is its ability to distribute natural weights automatically between the mean and the variance components of the goodness-of-fit measure. To reduce the dependence of the test on a single pair of smoothing bandwidths, we construct an adaptive test by maximizing a standardized version of the empirical likelihood test statistic over a set of smoothing bandwidths. The test procedure is based on a bootstrap calibration to the distribution of the empirical likelihood test statistic. We demonstrate that the empirical likelihood test is able to distinguish local alternatives that are different from the null hypothesis at an optimal rate.