检验自回归过程中任意阶的残差相关性
统计理论
2017-03-14 v2 统计理论
摘要
我们关注线性自相关驱动噪声对稳定自回归过程中通常的最小二乘估计量渐近行为的影响。我们证明了最小二乘估计量是不一致的，并建议对其几乎必然极限值及其渐近正态性进行精确分析。我们还建立了驱动噪声的估计序列相关参数的几乎必然收敛性和渐近正态性。随后，我们推导了一种统计程序，用于检验自回归建模残差中任意阶的相关性，其结果明显优于常用的 Ljung-Box 和 Box-Pierce 端口曼托检验，并且在小样本情况下似乎优于 Breusch-Godfrey 过程。
引用
@article{arxiv.1312.2240,
title = {Testing for residual correlation of any order in the autoregressive process},
author = {Frédéric Proïa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.2240},
year = {2017}
}
备注
29 pages, 4 figures