A GENERALIZED PORTMANTEAU GOODNESS-OF-FIT TEST FOR TIME SERIES MODELS
时间序列模型的广义 Portmanteau 拟合优度检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确提出覆盖短程与长程依赖模型的频域时间序列拟合优度检验。
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时间序列模型的广义 Portmanteau 拟合优度检验
- 研究问题
- 如何构造无需拟合残差、且零假设同时容许短程和长程依赖的时间序列拟合优度检验，并评估其功效？
- 方法与思路
- 作者基于离散谱平均估计量构造频域检验，将其作为已有广义 Portmanteau 检验的频域对应形式，并开展模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验易于计算且不需残差；所报告模拟中功效与 Hong 检验相近，并优于另一项频域检验。
- 阅读关注点
- 应核对谱平均的构造与调节参数、参数估计对零分布的影响，以及模拟比较中的依赖结构、样本量和备择设定。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；正则条件及功效数值未说明，模拟比较不能推出普遍优势，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
We present a goodness-of-fit test for time series models based on the discrete spectral average estimator. Unlike current tests of goodness of fit, the asymptotic distribution of our test statistic allows the null hypothesis to be either a short- or long-range dependence model. Our test is in the frequency domain, is easy to compute, and does not require the calculation of residuals from the fitted model. This is especially advantageous when the fitted model is not a finite-order autoregressive model. The test statistic is a frequency domain analogue of the test by Hong (1996, Econometrica 64, 837–864), which is a generalization of the Box and Pierce (1970, Journal of the American Statistical Association 65, 1509–1526) test statistic. A simulation study shows that our test has power comparable to that of Hong's test and superior to that of another frequency domain test by Milhoj (1981, Biometrika 68, 177–187).