A Comparison of Tests of the Independence of Two Covariance-Stationary Time Series
两个协方差平稳时间序列独立性检验的比较AI 解读 ↓
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两个协方差平稳时间序列独立性检验的比较
- 研究问题
- 对于两个协方差平稳时间序列，回归型独立性检验与基于单变量 ARIMA 残差的检验，在渐近效率和有限样本表现上有何差异？
- 方法与思路
- 作者推导并比较若干检验的近似斜率，再通过 Monte Carlo 模拟考察原假设下的渐近分布近似和备择下的第二类错误。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，回归检验的近似斜率至少不小于 ARIMA 残差检验；所报告模拟中，后者的第二类错误率常超过前者两倍。
- 阅读关注点
- 应核对独立性原假设、近似斜率的定义、模型拟合与阶数选择，以及模拟设计是否支持不同依赖结构下的比较。
- 阅读边界
- 来源为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；比较条件及模拟设计未说明，所述效率和错误率结果不能扩展为所有情形下占优。
原文摘要
The approximate slopes of several tests of the independence of two covariance stationary time series are derived and compared. It is shown that the approximate slopes of regression tests are at least as great as those based on the residuals of univariate ARIMA models, and that there are cases in which the former are arbitrarily great while the latter are arbitrarily small. These analytical findings are supported by a Monte Carlo study that shows that in samples of size 100 and 250 the asymptotic distribution theory under the null hypothesis is adequate for all tests, but under alternatives to the null hypothesis the rate of Type II error for the test based on ARIMA model residuals is often more than double that of the regression tests.