MONITORING CONSTANCY OF VARIANCE IN CONDITIONALLY HETEROSKEDASTIC TIME SERIES
条件异方差时间序列的方差恒定性监测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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条件异方差时间序列的方差恒定性监测
- 研究问题
- 如何对条件异方差时间序列中的无条件方差变化进行在线检测，并在无变化时渐近控制误报概率？
- 方法与思路
- 作者以最初一段平稳观测为监测基础，利用平方观测的强不变原理构造程序，并结合带宽选择与模拟研究实施。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于较广的 GARCH 类序列，具有渐近误报控制，并提出包含带宽选择的实际实施程序。
- 阅读关注点
- 核对初始平稳区间、停止规则、监测期限及强不变原理条件，并区分无条件方差变化与条件方差的正常波动。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，渐近误报控制不能直接解释为有限样本保证；检测延迟、功效及适用模型边界未说明。
原文摘要
We propose several methods of on-line detection of a change in unconditional variance in a conditionally heteroskedastic time series. We follow the paradigm of Chu, Stinchcombe, and White (1996, Econometrica 64, 1045–1065) in which the first m observations are assumed to follow a stationary process and the monitoring scheme has asymptotically controlled probability of falsely rejecting the null hypothesis of no change. Our theory is applicable to broad classes of GARCH-type time series and relies on a strong invariance principle that holds for the squares of observations generated by such models. Practical implementation of the procedures, which uses a bandwidth selection procedure of Andrews (1991, Econometrica 59, 817–858), is proposed, and the performance of the methods is investigated by a simulation study.This research was partially supported by NSF grants INT-0223262 and DMS-0413653 and NATO grant PST.EAP.CLG 980599.