Estimation of the Innovation Variance of a Stationary Time Series
平稳时间序列创新方差的估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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平稳时间序列创新方差的估计
- 研究问题
- 如何利用平稳时间序列的频域信息估计创新方差，并通过创新方差与过程方差的差异构造白噪声检验？
- 方法与思路
- 作者利用周期图的对数估计创新方差，再以估计过程方差和估计创新方差的对数之差构造白噪声检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该检验等价于对未分组周期图应用 Bartlett 方差齐性检验，并推导了相应的渐近性质。
- 阅读关注点
- 应核对创新方差的定义、周期图对数的处理、估计与检验所需谱条件，以及等价关系和渐近结论的适用范围。
- 阅读边界
- 仅有版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明平稳性之外的正则条件、有限样本表现或检验校准细节，不能推断刊本变化。
原文摘要
The log of the periodogram is used to estimate the innovation variance of a stationary time series. The difference between the log of the estimated variance of the process and the log of the estimated innovation variance is used as a test for white noise. It is shown that this test is equivalent to Bartlett's test for homogeneity of variances applied to the periodogram without grouping and the asymptotic properties are derived.