TESTING FOR THE MARKOV PROPERTY IN TIME SERIES
时间序列马尔可夫性质的检验AI 解读 ↓
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时间序列马尔可夫性质的检验
- 研究问题
- 如何检验经济与金融时间序列是否满足马尔可夫性质，并同时考察多个滞后及存在时的各阶条件矩所隐含的限制？
- 方法与思路
- 作者以条件特征函数构造频域检验，适用于单变量、多变量及离散或连续分布，并用平滑非参数转移密度自助法校准。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模拟显示检验在所考察备择下具有合理尺寸和检验力；若干金融时间序列应用提供了反对马尔可夫性质的证据。
- 阅读关注点
- 应核对马尔可夫阶数、滞后与频率的选择，条件特征函数的估计方式、自助法有效条件，以及金融应用中的模型设定。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断尺寸偏差、检验力数值或具体被拒绝的序列；应用结果不能推广到所有金融模型，刊本变化未说明。
原文摘要
The Markov property is a fundamental property in time series analysis and is often assumed in economic and financial modeling. We develop a new test for the Markov property using the conditional characteristic function embedded in a frequency domain approach, which checks the implication of the Markov property in every conditional moment (if it exists) and over many lags. The proposed test is applicable to both univariate and multivariate time series with discrete or continuous distributions. Simulation studies show that with the use of a smoothed nonparametric transition density-based bootstrap procedure, the proposed test has reasonable sizes and all-around power against several popular non-Markov alternatives in finite samples. We apply the test to a number of financial time series and find some evidence against the Markov property.