Generalized Spectral Tests for Serial Dependence
序列依赖的广义谱检验AI 解读 ↓
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序列依赖的广义谱检验
- 研究问题
- 如何在无需选择滞后阶数、无需矩条件的情况下检测成对序列依赖，包括传统自相关无法反映的零自相关依赖？
- 方法与思路
- 作者结合广义谱理论与经验分布函数，构造两种广义分布检验，并以模拟和局部功效分析研究其表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两种检验在序列独立下分布无关，对成对依赖具有一致性；模拟中广义 Cramér–von Mises 检验功效更好。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对成对依赖的定义、一致性与分布无关性的条件、局部备择设定，以及模拟功效比较所覆盖的范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；具体渐近条件和模拟数值未说明，成对依赖检验不能据此扩展为对所有高阶联合依赖均一致。
原文摘要
Summary Two tests for serial dependence are proposed using a generalized spectral theory in combination with the empirical distribution function. The tests are generalizations of the Cramér-von Mises and Kolmogorov-Smirnov tests based on the standardized spectral distribution function. They do not involve the choice of a lag order, and they are consistent against all types of pairwise serial dependence, including those with zero autocorrelation. They also require no moment condition and are distribution free under serial independence. A simulation study compares the finite sample performances of the new tests and some closely related tests. The asymptotic distribution theory works well in finite samples. The generalized Cramér-von Mises test has good power against a variety of dependent alternatives and dominates the generalized Kolmogorov-Smirnov test. A local power analysis explains some important stylized facts on the power of the tests based on the empirical distribution function.