Distributional Tests in Multivariate Dynamic Models with Normal and Student- t Innovations
具有正态与Student-t新息的多元动态模型分布检验AI 解读 ↓
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具有正态与Student-t新息的多元动态模型分布检验
- 研究问题
- 如何检验多元动态模型的新息是否服从正态或Student-t分布，并区分偏度与峰度造成的分布偏离？
- 方法与思路
- 作者以广义双曲分布为备择，推导拉格朗日乘子与似然比检验，并构造单侧Kuhn-Tucker版本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出偏度、峰度分解及似然比检验的渐近分布，提出功效更高的单侧版本，并用模拟考察有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对动态模型与参数估计条件、单侧检验涉及的约束，以及功效比较所针对的备择和模拟设计。
- 阅读边界
- 摘要未给出检验统计量、渐近分布形式或具体模拟结果，不能将所述功效优势推广到所有分布偏离。
原文摘要
We derive Lagrange multiplier and likelihood ratio specification tests for the null hypotheses of multivariate normal and Student-t innovations using the generalized hyperbolic distribution as our alternative hypothesis. We decompose the corresponding Lagrange multiplier-type tests into skewness and kurtosis components. We also obtain more powerful one-sided Kuhn-Tucker versions that are equivalent to the likelihood ratio test, whose asymptotic distribution we provide. Finally, we conduct detailed Monte Carlo exercises to study the size and power properties of our proposed tests in finite samples. © 2011 The President and Fellows of Harvard College and the Massachusetts Institute of Technology.