A portmanteau test for self-exciting threshold autoregressive-type nonlinearity in time series
时间序列自激门限自回归型非线性的综合检验AI 解读 ↓
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时间序列自激门限自回归型非线性的综合检验
- 研究问题
- 如何检测时间序列中自激门限自回归型非线性，并利用检验特征辅助确定门限模型的自回归阶数和门限滞后？
- 方法与思路
- 作者基于自回归拟合的标准化残差累积和构造综合检验，以线性原假设下的布朗运动渐近分布确定显著性水平。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称通过线性、双线性和自激门限模型的模拟评估检验，并与一般非线性检验比较，讨论其模型识别用途。
- 阅读关注点
- 应核对残差标准化方式、累积和的排列与检验统计量、渐近分布条件，以及阶数和门限滞后选择的具体规则。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；模拟数值、有限样本表现及相对优势范围未提供。
原文摘要
A portmanteau test to detect self-exciting threshold autoregressive-type nonlinearity in time series data is proposed. The test is based on cumulative sums of standardized residuals from autoregressive fits to the data. Significance levels for the test under the hypothesis of linearity are obtain from the asymptotic distribution of the cumulative sums as Brownian motion. The performance of the test is evaluated for simulated data from linear, bilinear and self-exciting threshold autoregressive models. It is also compared with another test which has been suggested for detecting general nonlinearity. Features of the proposed test, which make it useful in identifying the autoregressive order and the lag in threshold models, are discussed.