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Testing heteroscedasticity by wavelets in a nonparametric regression model

Science China Mathematics 2006年第9期49卷 1211-1222页

作者： IP Waicheung Department of Applied Mathematics Hong Kong Polytechnic UniversityHong KongChina

In the nonparametric regression models, a homoscedastic structure is usually assumed. However, the homoscedasticity cannot be guaranteed a priori. Hence, testing the heteroscedasticity is needed. In this paper we propose a consistent nonparametric test for heteroscedasticity, based on wavelets. The empirical wavelet coefficients of the conditional variance in a regression model are defined first. Then they are shown to be asymptotically normal, based on which a test statistic for the heteroscedasticity is constructed by using Fan's wavelet thresholding idea. Simulations show that our test is superior to the traditional nonparametric test.

关键词： regression model, heteroscedasticity, significance test, wavelets.

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