基于Bootstrap方法的厚尾AR(p)序列均值变点检验

作者:乔瑞; 杨云锋*; 金浩
来源:昆明理工大学学报(自然科学版), 2022, 47(02): 175-184.
DOI:10.16112/j.cnki.53-1223/n.2022.02.293

摘要

讨论了新息过程为p阶厚尾自回归过程的均值变点检验问题.基于修正的Ratio检验统计量,在原假设下证明了统计量的极限分布是Lévy过程的泛函,并得到在备择假设下的一致性.为了避免对未知参数的估计,采用Bootstrap子抽样方法以得到更精确的统计量临界值.蒙特卡洛模拟表明,基于Bootstrap方法的Ratio检验统计量不仅很好地控制了经验水平,且经验势也达到令人满意的效果.

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