A New Approach to Goodness of Fit for Ergodic Markov Processes
遍历马尔可夫过程拟合优度的新方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要的检验对象是具有动态依赖结构的遍历马尔可夫过程，对应时间序列方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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遍历马尔可夫过程拟合优度的新方法
- 研究问题
- 如何检验观测数据是否与原假设中的某个遍历马尔可夫模型相容，同时不指定备择模型，也不估计密度平滑参数？
- 方法与思路
- 作者构造基于密度的拟合优度检验，比较数据与原假设模型类所能产生的平稳密度；若没有任何模型匹配则拒绝原假设。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该检验无需指定备择或选择平滑参数，并对样本量平方根倒数尺度的局部备择具有非平凡检验力。
- 阅读关注点
- 应核对平稳密度的比较统计量、遍历性及依赖条件、临界值构造，以及检验能否区分平稳密度相同但转移机制不同的过程。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核验。摘要未提供统计量和完整条件；平稳密度匹配本身不能确认整个转移机制正确。
原文摘要
We introduce a new density-based goodness of fit test for ergodic Markov processes. Our test compares the data against the class of models specified in the null hypothesis, and rejects if no model in the class yields a stationary density that matches with the data. No alternative needs to be specified in order to implement the test. Although our test compares densities, estimation of smoothing parameters is not required, and the test has nontrivial power against $1/\sqrt{n}$ local alternatives. The test provides new perspectives on some existing problems in econometric and financial modeling.