Asymptotic Distributions of Prediction Errors and Related Tests of Fit for Nonstationary Processes
非平稳过程预测误差的渐近分布及相关拟合检验AI 解读 ↓
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非平稳过程预测误差的渐近分布及相关拟合检验
- 研究问题
- 研究非平稳过程在参数需要估计时，预测误差具有何种极限分布，以及如何据此构造模型拟合检验。
- 方法与思路
- 作者针对包含超临界分枝过程及爆炸性自回归过程的一般过程类，推导估计后预测误差与检验的极限分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称获得考虑参数估计的预测误差极限分布，并利用这些误差提出新的拟合检验及其渐近分布。
- 阅读关注点
- 应核对过程类的限制、参数估计方式、误差标准化和预测期限，以及拟合检验的零假设与实施步骤。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；具体条件、分布形式及有限样本表现未说明，不能泛化到全部非平稳过程。
原文摘要
Limit distributions of prediction errors when the parameters are estimated are obtained for a general class of nonstationary processes that includes supercritical branching processes and explosive autoregressive processes as typical examples. The estimated prediction errors are used to construct new tests of fit whose limit distributions are also derived.