高维时间序列序列相关性和条件异方差检验:基于bootstrap方法--聚文网

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内容简介

本书主要讨论高维时间序列的白噪声检验方法和条件异方差检验方法。由于高维时间序列的一个特点是其内部结构往往十分复杂，构造的白噪声检验和条件异方差检验的统计量的渐近分布形式通常十分复杂，同时包含一些难以直接估计的参数，这就导致其临界值难以获得。针对上述问题的一个解决方法是构造适当的bootstrap方法获得统计量的临界值，bootstrap方法的优点是可以避免对渐近分布中的复杂参数的估计，直接获得统计量的渐近分布。
本书分为三章。第一章介绍一元和多元时间序列的白噪声检验方法和条件异方差检验方法，同时介绍一些用于时间序列上的bootstrap方法；第二章介绍高维时间序列的白噪声检验方法；第三章介绍高维时间序列的条件异方差检验方法。

第1章时间序列的序列相关性检验和异方差检验综述
1.1 背景
1.2 白噪声检验
1.2.1 一维情况的白噪声检验
1.2.2 多维情况的白噪声检验
1.3 自回归条件异方差效应
1.3.1 一维情况的条件异方差检验
1.3.2 多维情况的条件异方差检验
1.4 时间序列的bootstrap方法
1.5 高维数据的bootstrap方法
第2章高维白噪声的检验
2.1 引言
2.2 基于正态bootstrap方法的高维白噪声检验
2.2.1 统计量的提出
2.2.2 基于bootstrap方法的临界值选取
2.2.3 理论性质
2.3 基于多个最值的高维白噪声检验方法
2.3.1 统计量的提出
2.3.2 基于bootstrap方法获得临界值
2.4 基于秩的高维白噪声检验方法
2.4.1 假设检验方法
2.4.2 数据筛选
2.5 基于均匀分布bootstrap方法的高维白噪声假设检验方法
2.5.1 统计量的提出和bootstrap方法
2.5.2 理论性质
2.6 数值模拟
2.6.1 Empiricalsize
2.6.2 经验功效
2.7 附录
2.7.1 定理2.4和定理2.5的证明
2.7.2 定理2.6的证明
第3章高维ARCH效应的假设检验方法
3.1 引言
3.2 基于L1规范的假设检验方法
3.2.1 基于L1规范的假设检验方法
3.2.2 基于L1规范和秩的假设检验方法
3.3 基于L2规范和秩的假设检验方法
3.3.1 假设检验方法
3.3.2 基于纠偏的统计量
3.4 数据模拟
3.4.1 Empirical size
3.4.2 检验ARCH效应的empirical power
3.4.3 检验序列相关性的empirical power
3.5 实际数据分析
3.6 附录
3.6.1 定理3.3的证明
3.6.2 定理3.4的证明
3.6.3 定理3.5的证明
3.6.4 定理3.6的证明
参考文献

高维时间序列序列相关性和条件异方差检验:基于bootstrap方法

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