Testing for Deterministic Trend and Seasonal Components in Time Series Models
时间序列模型中确定性趋势与季节成分的检验AI 解读 ↓
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时间序列模型中确定性趋势与季节成分的检验
- 研究问题
- 在由趋势、季节与不规则成分构成的单变量时间序列中，如何检验趋势和季节成分是否属于确定性特例？
- 方法与思路
- 作者采用 Lehmann 的方法构造确定性成分检验，并将程序扩展到以一阶差分形式表述的时间序列模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称针对原模型与一阶差分模型提出的两类检验均为精确检验，并提供相应临界值表供实际实施使用。
- 阅读关注点
- 应核对确定性与随机成分的参数化方式、精确检验所需分布假设，以及差分模型与原模型检验对象的差别。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；摘要未说明精确性的具体条件、样本量范围或功效，不能据此判断实际检验表现。
原文摘要
A univariate time series model can be set up as the sum of trend, seasonal and irregular components. The trend and seasonal components will normally be stochastic, but deterministic components arise as a special case. This paper develops a test that the trend and seasonal components are deterministic using the approach of Lehmann. The procedure is then extended to test for deterministic components in a model formulated in first differences. Both tests are exact and critical values are tabulated.