基于经验似然的 ARMA 模型混成检验及其在无限方差新息下的推广
统计方法学
2022-09-21 v1
摘要
检验所拟合的自回归移动平均（ARMA）模型是否充分是文献中的重要任务，而当前使用的检验在基础自回归模型具有低持续性时可能存在尺寸扭曲问题。为填补此空白，本文提出两种基于经验似然的混成（portmanteau）检验。第一种朴素但可作为基准，第二种针对具有无限方差新息的情形。在温和矩条件下推导了原假设下的渐近分布，并通过模拟实验与两个真实数据例子展示了其实用性。
引用
@article{arxiv.2209.09704,
title = {Empirical likelihood-based portmanteau tests for autoregressive moving average models with possible infinite variance innovation},
author = {Xiaohui Liu and Donghui Fan and Xu Zhang and Catherine C. Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.09704},
year = {2022}
}
备注
23 pages, 2 figures