Robust adaptive rate-optimal testing for the white noise hypothesis
弱白噪声假设的稳健自适应速率最优检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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弱白噪声假设的稳健自适应速率最优检验
- 研究问题
- 如何检验弱白噪声假设，并在许多自相关系数各自小于通常检测尺度时，利用其累积信息识别偏离？
- 方法与思路
- 作者为 Box–Pierce 或 Hong 统计量设计自动阶数选择，配合 HAC 临界值，并允许使用估计得到的误差项。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称数据驱动选阶可检测一类拥有足够多微弱自相关的备择，单个系数可为 o(n⁻¹ᐟ²)，并报告模拟表现。
- 阅读关注点
- 应核对弱白噪声的定义、选阶规则、允许估计误差的条件，以及备择中系数数量与大小之间的要求。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，速率最优性的比较类别与证明条件未说明；模拟表现不能保证所有依赖过程中的检验有效性。
原文摘要
A new test is proposed for the weak white noise null hypothesis. The test is based on a new automatic selection of the order for a Box–Pierce (1970) test statistic or the test statistic of Hong (1996). The heteroskedasticity and autocorrelation-consistent (HAC) critical values from Lee (2007) are used, allowing for estimation of the error term. The data-driven order selection is tailored to detect a new class of alternatives with autocorrelation coefficients which can be o(n−1/2) provided there are sufficiently many of such coefficients. A simulation experiment illustrates the good statistical properties of the test both under the weak white noise null and the alternative.