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基于移动窗框方法的相关系数变点检验
1
作者
孙治国
金浩
苏梦琳
《统计与决策》
北大核心
2025年第19期35-41,共7页
针对时间序列相关系数变点问题,文章利用移动窗框方法将相关系数变点转为均值变点。为避免对长期方差的一致估计,提出修正的Ratio统计量检验均值变点,并推导了统计量在原假设下的极限分布和备择假设下的一致性,同时给出了变点位置的一...
针对时间序列相关系数变点问题,文章利用移动窗框方法将相关系数变点转为均值变点。为避免对长期方差的一致估计,提出修正的Ratio统计量检验均值变点,并推导了统计量在原假设下的极限分布和备择假设下的一致性,同时给出了变点位置的一致估计量。由于极限分布形式复杂,因此采用Bootstrap抽样方法来逼近极限分布以得到精确的临界值。通过数值模拟可知,基于Bootstrap方法的Ratio统计量不仅具有良好的经验水平,而且经验势也比较令人满意。最后,利用两组股票数据进一步验证了所提方法的有效性和可行性。
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关键词
移动窗框
相关系数变点
均值变点
Ratio统计量
BOOTSTRAP方法
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题名
基于移动窗框方法的相关系数变点检验
1
作者
孙治国
金浩
苏梦琳
机构
西安科技大学理学院
西安科技大学计算机科学与技术学院
出处
《统计与决策》
北大核心
2025年第19期35-41,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71473194)
陕西省科技厅自然科学基金资助项目(2020JM513)。
文摘
针对时间序列相关系数变点问题,文章利用移动窗框方法将相关系数变点转为均值变点。为避免对长期方差的一致估计,提出修正的Ratio统计量检验均值变点,并推导了统计量在原假设下的极限分布和备择假设下的一致性,同时给出了变点位置的一致估计量。由于极限分布形式复杂,因此采用Bootstrap抽样方法来逼近极限分布以得到精确的临界值。通过数值模拟可知,基于Bootstrap方法的Ratio统计量不仅具有良好的经验水平,而且经验势也比较令人满意。最后,利用两组股票数据进一步验证了所提方法的有效性和可行性。
关键词
移动窗框
相关系数变点
均值变点
Ratio统计量
BOOTSTRAP方法
Keywords
moving window
change point in correlation coefficient
mean change point
Ratio statistic
Bootstrap method
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于移动窗框方法的相关系数变点检验
孙治国
金浩
苏梦琳
《统计与决策》
北大核心
2025
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