带LMSV误差的线性回归模型结构变点的检验
作者机构：青海师范大学数学与统计学院 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室 宁夏大学民族预科教育学院
出 版 物：《系统科学与数学》 (Journal of Systems Science and Mathematical Sciences)
年 卷 期：2025年
核心收录：
学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学]
基 金：国家自然科学基金资助项目(12161072) 青海省自然科学基金资助项目(2024-ZJ-933)
主 题：线性回归模型 长记忆随机波动率误差 变点检验 自正则CUSUM统计量
摘 要：本文研究带有能同时刻画长记忆性和异方差性的长记忆随机波动率误差的线性回归模型结构变点的检验问题,基于最小二乘估计残差构造了一种不需要估计尺度参数的自正则CUSUM统计量.在原假设下推导出了检验统计量的极限分布,发现其不受长记忆参数的影响,在备择假设下证明了统计量的一致性.数值模拟结果表明,本文所提方法不仅能够很好地控制经验水平,且能达到较好的检验功效.最后通过对一组西宁市空气中的PM2.5浓度与SO2浓度数据建模和检验其中的结构变点说明了所提方法的有效性.
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