Testing for Hermite Rank in Gaussian Subordination Processes
Testing for Hermite Rank in Gaussian Subordination Processes
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高斯从属过程中的埃尔米特等级测试
DOI：
10.1080/10618600.2015.1056345
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发表时间：
2016
影响因子：
2.4
通讯作者：
Möhrle
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Möhrle
对具有长程相关性的时间序列的统计推断通常基于高斯从属性Xt =G（Zt）的假设。虽然在这些情况下的Hermite rankmofG起着至关重要的作用，统计推断，estimatingmor的问题的检验假设的Hermite秩尚未在文献中得到解决。本文介绍了一种检验H_0：m= 1与H_1：m> 1的方法。这允许决定基于通常假设m = 1的推断是否合适。仿真和数据实例说明了该方法。
Statistical inference for time series with long-range dependence is often based on the assumption of Gaussian subordinationXt=G(Zt). Although the Hermite rankmofGplays an essential role for statistical inference in these situations, the question of estimatingmor of testing hypotheses about the Hermite rank has not been addressed in the literature. In this article, a method is introduced for testingH0:m= 1 againstH1:m> 1. This allows for deciding whether inference based on the usual assumption ofm= 1 is appropriate. Simulations and data examples illustrate the method.
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