利用Kullback-Leibler散度改进自动依赖图
统计方法学
2015-01-29 v3 统计理论
应用统计
统计计算
统计理论
摘要
自动依赖图是最近文献中提出的一种用于分析自依赖性的图形工具。它通过计算不同滞后下的经典Pearson卡方独立性统计量来指出滞后依赖性的存在。本文提出了一种改进，用两个延迟变量的联合密度与其边际分布乘积之间的Kullback-Leibler散度的估计量替代卡方统计量。对经典时间序列模型的模拟研究表明，这种新的自动依赖图比之前的更强大。还展示了对金融数据的应用。
引用
@article{arxiv.1306.5006,
title = {Improving the autodependogram using the Kulback-Leibler divergence},
author = {Luca Bagnato and Lucio De Capitani and Antonio Punzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.5006},
year = {2015}
}
备注
We have decided to withdraw the paper due to a crucial error in equation (9), that is in the definition of the p-value. This invalidates the results reported into the manuscript