On the finite-sample distribution of modified portmanteau tests for radomness of a Gaussian time series
高斯时间序列随机性修正综合检验的有限样本分布AI 解读 ↓
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高斯时间序列随机性修正综合检验的有限样本分布
- 研究问题
- 在高斯时间序列样本较小、纳入的样本自相关较多时，如何改善综合检验的经验显著性水平与名义水平的一致性？
- 方法与思路
- 作者对样本自相关应用 Fisher 和 Hotelling 变换，提出三种渐近服从卡方分布的修正综合检验，并开展模拟比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在样本量为 15 至 40、自相关个数至少为 7 的模拟中，新检验的经验显著性水平比所列既有检验更可靠。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对三种统计量的公式、卡方自由度、模拟重复次数和名义水平，并检查改善是否伴随功效方面的变化。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；所述改善限于特定小样本模拟，摘要未说明功效或非高斯序列下的表现。
原文摘要
This paper proposes three modified portmanteau tests based on the applications of the Fisher (1921) and Hotelling (1953) transformations to sample autocorrelations. The test statistics are asymptotically chi-square. Our simulation results indicate that the empirical significance levels of the proposed tests are more reliable than the portmanteau tests of Box & Pierce (1970), Ljung & Box (1978) and Dufour & Roy (1986) when the sample size is small (15 ≤ n ≤ 40) and the number of sample autocorrelations is large (m ≥ 7).