孫耀東, 徐 寶, 趙志文
(吉林師范大學數(shù)學學院 吉林四平136000)
} ,其中
,故
定理1設條件1)~4)成立,在H0為真時
考慮如下時間序列非參數(shù)回歸模型的方差變點檢驗,
其中xt=t/n是等距固定設計點,g是定義在[0,1]上的回歸函數(shù),{εt}為零均值和有限方差σ2的嚴平穩(wěn)α-強混合序列,檢驗問題為
H0:E(ε2t)=σ2,對所有的 t=0,1,2,…,n;H1:H0不成立.
一般認為,變點問題的研究始于1954年[1],從20世紀60年代后期開始,有更多的統(tǒng)計學者投入到這一研究領(lǐng)域,文獻[2]就是對這一領(lǐng)域近20年來理論問題的總結(jié).時間序列在經(jīng)濟、金融等領(lǐng)域中有重要應用[3],關(guān)于時間序列的方差變點問題變得越來越重要[4-7].
本文采用文獻[8]提出的Beta-Bernstein光滑方法估計回歸函數(shù)研究模型(1)的檢驗問題,Beta-Bernstein光滑方法克服了文獻[6]中經(jīng)典核方法的有邊界偏差的缺點,在一定條件下可以提高檢驗效果.
應用Beta-Bernstein方法估計模型(1)中的回歸函數(shù)g(·),估計量為,其中,這里 Kα,β是 Beta 分布 Beta(α,β)的密度函數(shù),λ 為光滑參數(shù),1/λ 類似于經(jīng)典核估計的窗寬,滿足.記殘差的估計量為
} ,其中
定義CUSUM檢驗統(tǒng)計量為Tn為得到統(tǒng)計量Tn的極限性質(zhì),需要以下假設:
1){εt}是 α - 強混合序列,且存在C > 0,ρ>0使得混合系數(shù)αk≤Ce-ρk,E(εt)=0,存在r>2使得
2)g(·)具有連續(xù)二階導數(shù),g(·)是Lipschitz連續(xù)的,即存在K1>0,對0≤x,y≤1,使 g(x)-g(y)<1
引理1[9]當1)成立,在H為真時
0
引理2 當1)~3)成立,在H0為真時
中C1為常數(shù),從而式(3)第一項為,其.由文獻,式(3)的第二項為O
A-A.12為常數(shù)
,故
引理3當1)~4)成立,在H0為真時
由Schwarz不等式,
對 i=2,4 有
由文獻[11]
定理1設條件1)~4)成立,在H0為真時
考慮如下數(shù)據(jù)生成過程 yt=g(xt)+ εt,εt= φεt-1+et,xt=t/n,t=0,1,2,…,n,g(xt)=25x3t-45x2t+24xt-3.6,et是均值為0、方差為 σ2的獨立同分布正態(tài)隨機變量,取 ln=[n1/4],λ =[n1/3].假定方差變點發(fā)生的時刻為 t0=[nτ0],檢驗問題如下:
H0:σ2=1,對所有的 i=1,2,…,n;H1:σ2在 t0=[nτ0]之前為 1,之后為 α2.
其中 α2取值為2,4,9,τ0取值0.5,φ 取值0,0.3,0.5,0.8,樣本容量 n=100,200,300,見表1.實驗重復1 000次,在0.05的顯著性水平下計算拒絕原假設的頻率.通過隨機模擬,在0.05檢驗水平下,檢驗的臨界值為1.36.通過模擬結(jié)果可以看出檢驗是一致的,樣本容量n越大,檢驗效果越好,并且當n足夠大時,檢驗的勢函數(shù)值趨近于1.變點后的方差α2越大,檢驗效果越好.另外,檢驗效果與自回歸系數(shù)φ有關(guān),隨著φ增大接近1,自回歸模型趨近非平穩(wěn),檢驗效果相對較差.由于文獻[6]的非參數(shù)估計方法需要刪掉部分樣本信息,在樣本量不大時本文結(jié)果相對較好,當樣本量增大時,本文結(jié)果與文獻[6]的結(jié)果相差不大.