A parametric bootstrap test for cycles
周期性的参数自助检验AI 解读 ↓
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周期性的参数自助检验
- 研究问题
- 如何检验线性过程中的强周期，并在极限分布协方差结构复杂且依赖模型时获得有效的检验临界值？
- 方法与思路
- 作者提出周期检验，分析其由高斯类过程最大值形成的极限分布，并采用频域自助法生成临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称频域自助法可绕开复杂临界值计算，另可形成线性过程弱依赖检验，并提供小规模模拟与应用。
- 阅读关注点
- 应核对强周期与弱依赖的定义、频域自助法的参数估计步骤，以及有效临界值所需的模型和渐近条件。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要，未核对刊本变化；摘要未说明周期定义、完整有效性条件或经验例子的具体结果。
原文摘要
The paper proposes a simple test for the hypothesis of strong cycles and as a by-product a test for weak dependence for linear processes. We show that the limit distribution of the test is the maximum of a (semi)Gaussian process G (τ), τ ∈ [0; 1]. Because the covariance structure of G (τ) is a complicated function of τ and model dependent, to obtain the critical values (if possible) of maxτ∈[0;1] G (τ) may be difficult. For this reason we propose a bootstrap scheme in the frequency domain to circumvent the problem of obtaining (asymptotically) valid critical values. The proposed bootstrap can be regarded as an alternative procedure to existing bootstrap methods in the time domain such as the residual-based bootstrap. Finally, we illustrate the performance of the bootstrap test by a small Monte Carlo experiment and an empirical example.