A GENERALIZED PORTMANTEAU TEST FOR INDEPENDENCE BETWEEN TWO STATIONARY TIME SERIES
两个平稳时间序列独立性的广义综合检验AI 解读 ↓
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两个平稳时间序列独立性的广义综合检验
- 研究问题
- 如何检验两个平稳时间序列之间的独立性，同时允许各序列具有短记忆、长记忆或反持续性等不同依赖结构？
- 方法与思路
- 作者在频域构造广义 portmanteau 型统计量，在独立性零假设下推导渐近标准正态分布，并模拟考察尺寸与功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验的渐近理论覆盖短记忆、长记忆和反持续性序列，模拟显示其尺寸与功效表现合理，但未给出具体数值。
- 阅读关注点
- 应核对频域统计量及标准化方式、记忆参数和带宽要求，以及统计量对独立性之外不同依赖备择的检测范围。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要把条件概括为较温和，未列出具体限制；不能据此确认对所有非线性依赖均有功效或推断版本变化。
原文摘要
We propose generalized portmanteau-type test statistics in the frequency domain to test independence between two stationary time series. The test statistics are formed analogous to the one in the paper by Chen and Deo (2004, Econometric Theory 20, 382–416), who extended the applicability of the portmanteau goodness-of-fit test to the long memory case. Under the null hypothesis of independence, the asymptotic standard normal distributions of the proposed statistics are derived under fairly mild conditions. In particular, each time series is allowed to possess short memory, long memory, or antipersistence. A simulation study shows that the tests have reasonable size and power properties.