一种基于全局小波的协方差平稳性自助检验
统计理论
2024-05-22 v3 统计方法学
统计理论
摘要
我们针对一个 otherwise 依赖且可能全局非平稳的时间序列提出一种协方差平稳性检验。我们在 Jin、Wang 和 Wang（2015）新设定的广义版本下工作，他们利用 Walsh（1923）函数比较子样本协方差与全样本对应量。他们在原假设下施加严格平稳性，仅在任一假设下考虑线性过程以获得高维渐近协方差矩阵逆的参数估计量，且未考虑任何其他正交基。相反，我们在包含 Haar 小波与 Walsh 函数的温和条件下使用一般正交基；并允许具有可能非独立同分布新息的线性或非线性过程。这在宏观经济学与金融学中十分重要，因为非线性反馈与随机波动性在许多场景中都会出现。我们通过自助一个最大相关差统计量完全规避了渐近协方差矩阵的估计与求逆，其中最大值取自相关滞后 与基生成的子样本计数器 （系统样本数）。我们实现了最大滞后与计数器 和 更高的可行增长率。尤其值得注意的是，我们的检验能够检测方差中的突变，以及远离的或非常轻微的平稳性偏离。
引用
@article{arxiv.2210.14086,
title = {A Global Wavelet Based Bootstrapped Test of Covariance Stationarity},
author = {Jonathan B. Hill and Tianqi Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.14086},
year = {2024}
}