时变回归分位数中的平移识别
统计方法学
2021-12-28 v2
摘要
本文研究时变分位数回归曲线在水平平移意义下是否相同的问题。回归模型中涉及的误差与协变量允许为局部平稳的。我们将此问题形式化为一个相应的非参数假设检验问题，并发展了基于积分平方范数的检验（SIT）以及同时置信带（SCB）方法。推导了SIT与SCB在原假设与局部备择假设下的渐近性质。此外，当所比较的数据集相关时，也研究了这些检验的渐近性质。随后我们提出有效的wild bootstrap算法来实现SIT与SCB。进而，通过分析与COVID-19暴发和气候科学相关的模拟与真实数据，说明了所提方法的实用性。
引用
@article{arxiv.2011.06333,
title = {Shift identification in time varying regression quantiles},
author = {Subhra Sankar Dhar and Weichi Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.06333},
year = {2021}
}