Specification and structural break tests for additive models with applications to realized variance data
加性模型的设定与结构突变检验及其已实现方差应用AI 解读 ↓
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加性模型的设定与结构突变检验及其已实现方差应用
- 研究问题
- 如何在非参数加性模型中检验某个成分是否具有指定参数形式，以及该成分是否发生结构突变，并用于波动率建模？
- 方法与思路
- 作者分别构造加性成分的参数形式检验和结构突变检验，并将理论用于描述已实现方差的异质自回归模型的非参数扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出两类检验；应用中作者发现线性假设经常被拒绝，但实际偏离线性的幅度较小，提示统计拒绝与偏离大小应区分。
- 阅读关注点
- 应核对两类检验的原假设、统计量和临界值构造，以及结构突变的定义、已实现方差数据处理和非线性幅度的度量。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，未核对其他版本；摘要未说明具体检验条件、数据频率或突变结果，不能由线性拒绝推断预测必然改善。
原文摘要
We study two types of testing problems in a nonparametric additive model setting: We develop methods to test (i) whether an additive component function has a given parametric form and (ii) whether an additive component has a structural break. We apply the theory to a nonparametric extension of the linear heterogeneous autoregressive model which is widely employed to describe realized variance data. We find that the linearity assumption is often rejected, but actual deviations from linearity are mild.