关于异方差和自相关稳健检验的规模和功效

在线性模型中检验回归系数的约束通常需要修正传统的F检验以应对扰动项中潜在的异方差或自相关，从而产生了所谓的异方差和自相关稳健检验程序。这些程序旨在减轻未修正F检验存在的规模失真和功效不足。我们发展了一个一般理论，以建立关于一大类异方差和自相关稳健检验的规模和功效性质的正向和负向有限样本结果。利用这些结果，我们表明，在非常弱的协方差模型假设和设计矩阵的一般条件下，对于具有平稳扰动的时间序列回归模型，非参数和参数修正的F型检验要么规模等于1，要么干扰下确界功效等于0。此外，我们提出了一种基于人工回归变量的调整程序。这种调整在许多情况下解决了问题，使得调整后的检验不会遭受规模失真。同时，它们的功效函数有正的下界。作为第二个应用，我们讨论了异方差扰动的情况。