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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要以递归残差累积检验时间序列中的结构变化,并研究在线监测和断点日期,直接对应结构变化与时间序列方向。

反馈分类问题

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
Sven Otto
Jörg Breitung

用于结构变化检验与监测的反向 CUSUM:新冠疫情数据应用

研究问题
研究如何改善传统 CUSUM 在结构变化检验中的功效不足和在线监测中的检测延迟,并据此估计变化发生的时间。
方法与思路
作者提出反向累积递归残差的统计量及堆叠反向统计量,建立多元不变性原理和局部备择下的极限分布,并构造断点估计。
材料陈述的贡献
摘要称,中后段断点下反向检验的局部功效更高,堆叠监测的延迟更短,断点估计在监测中也有改善,并提供疫情应用。
阅读关注点
应核对回顾检验与在线监测的统计量定义、边界和临界值,以及功效和延迟比较依赖的断点位置、变化幅度与评价标准。
阅读边界
仅据所给 Crossref 摘要,无法判断所有断点位置下的表现;所述功效和监测优势具有情境限制,摘要未给出具体数值。

原文摘要

It is well known that the conventional cumulative sum (CUSUM) test suffers from low power and large detection delay. In order to improve the power of the test, we propose two alternative statistics. The backward CUSUM detector considers the recursive residuals in reverse chronological order, whereas the stacked backward CUSUM detector sequentially cumulates a triangular array of backwardly cumulated residuals. A multivariate invariance principle for partial sums of recursive residuals is given, and the limiting distributions of the test statistics are derived under local alternatives. In the retrospective context, the local power of the tests is shown to be substantially higher than that of the conventional CUSUM test if a break occurs in the middle or at the end of the sample. When applied to monitoring schemes, the detection delay of the stacked backward CUSUM is found to be much shorter than that of the conventional monitoring CUSUM procedure. Furthermore, we propose an estimator of the break date based on the backward CUSUM detector and show that in monitoring exercises this estimator tends to outperform the usual maximum likelihood estimator. Finally, an application of the methodology to COVID-19 data is presented.

笔记与分组