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基于Sieve Bootstrap方法的长记忆过程均值变点的检验

来源 :青海师范大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ljvael

【摘 要】

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本文提出一个新的统计量来检测长记忆时间序列中可能存在的均值变点,在原假设下推导出了检验统计量的极限分布在备择假设下证明了检验方法的一致性.为便于实际应用还提出了一

【作 者】

：

马健琦 陈占寿 吕娜 

【机 构】

：

青海师范大学数学与统计学院

【出 处】

：

青海师范大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2017年2期

【关键词】

：

均值变点 长记忆 SIEVE BOOTSTRAP change in mean   long memory  sieve bootstrap 

【基金项目】

：

国家自然科学基金（11301291,11661067）,青海省自然科学基金（Z015-ZJ-717）.

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本文提出一个新的统计量来检测长记忆时间序列中可能存在的均值变点,在原假设下推导出了检验统计量的极限分布在备择假设下证明了检验方法的一致性.为便于实际应用还提出了一种Sieve Bootstrap方法来近似统计量的临界值.模拟结果表明本文方法不仅可以很好的控制经验水平,而且相比已有均值变点检验的方法经验势也有了一定幅度的提高.

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