Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:0911.3736

帮助 | 高级搜索

数学 > 统计理论

arXiv:0911.3736 (math)
[提交于 2009年11月19日 ]

标题: 非线性非平稳时间序列自回归中的规格检验

标题: Specification testing in nonlinear and nonstationary time series autoregression

Authors:Jiti Gao, Maxwell King, Zudi Lu, Dag Tjøstheim
摘要: 本文考虑了一类具有非平稳性的非参数自回归模型。我们提出了一个条件均值的非参数核检验,并建立了所提出检验的渐近分布。无论是设定还是结果都与早期关于平稳性非参数自回归的工作有所不同。此外,我们开发了一种新的自助法模拟方案,用于选择核检验中涉及的合适带宽参数以及模拟临界值的选择。通过一个模拟例子和一个真实数据例子评估了所提出的检验在有限样本下的表现。
摘要: This paper considers a class of nonparametric autoregressive models with nonstationarity. We propose a nonparametric kernel test for the conditional mean and then establish an asymptotic distribution of the proposed test. Both the setting and the results differ from earlier work on nonparametric autoregression with stationarity. In addition, we develop a new bootstrap simulation scheme for the selection of a suitable bandwidth parameter involved in the kernel test as well as the choice of a simulated critical value. The finite-sample performance of the proposed test is assessed using one simulated example and one real data example.
评论: 发表于http://dx.doi.org/10.1214/09-AOS698的《统计学年鉴》(http://www.imstat.org/aos/),由数学统计研究所(http://www.imstat.org)出版。
主题: 统计理论 (math.ST)
MSC 类: 62M10, 62G07 (Primary) 60F05 (Secondary)
引用方式: arXiv:0911.3736 [math.ST]
  (或者 arXiv:0911.3736v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0911.3736
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: IMS-AOS-AOS698
相关 DOI: https://doi.org/10.1214/09-AOS698
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Dag Tjøstheim [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2009 年 11 月 19 日 09:35:25 UTC (145 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2009-11
切换浏览方式为:
math.ST
stat
stat.TH

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号