希尔伯特空间中的边际同质性检验及其在股市收益中的应用
统计方法学
2021-05-04 v2 统计理论
统计理论
摘要
本文考虑配对数据框架，并讨论高维或函数型二元数据的边际同质性问题。相关的检验问题可被纳入取值于一般希尔伯特空间的配对随机变量的更一般设定中。为解决该问题，采用一种 Cramer-von-Mises 型检验统计量，并建议用自助法(bootstrap)程序获取临界值，最终得到一致的检验。可推导出自助检验所期望的性质，即在原假设下的渐近精确性与在备择假设下的一致性。模拟显示了有限样本情形下检验的质量。一个可能的应用是基于函数型数据比较两个可能相关的股市收益。该方法在不同股票市场指数的历史数据上进行了演示。
引用
@article{arxiv.2001.02488,
title = {Testing marginal homogeneity in Hilbert spaces with applications to stock market returns},
author = {Marc Ditzhaus and Daniel Gaigall},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.02488},
year = {2021}
}