时间序列模型中的变点检验与近时依序列的极限定理
统计理论
2007-08-22 v1 统计理论
摘要
本文首先建立了近时依（near-epoch dependent）序列前向和与后向和的强大数定律及强不变原理。利用这些极限定理，我们在无变点假设下，针对一类广义时间序列模型中的 Wald 变点检验，发展了一套通用的渐近理论。作为应用，我们验证了长记忆分数阶 ARIMA 模型中的假设条件。
引用
@article{arxiv.0708.2369,
title = {Testing for change points in time series models and limiting theorems for NED sequences},
author = {Shiqing Ling},
journal= {arXiv preprint arXiv:0708.2369},
year = {2007}
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评论
Published at http://dx.doi.org/10.1214/009053606000001514 in the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)