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伊万·科贾迪诺维奇;Ghislain的Verdier

基于经验分布函数的多元时间序列非参数序贯变点检测。 （英语） Zbl 1471.62467号

电子。J.统计。 15，第1号，773-829（2021）.
概要：顺序变化点检测的目的是在被认为监测到的观测值的某些概率特性发生变化时发出警报。这项工作涉及基于经验分布函数差异的非参数封闭测试程序，这些经验分布函数被设计为对多元时间序列当代分布的变化特别敏感。所提出的检测器是对后验（离线）变点测试中使用的统计数据的改编，并涉及加权，以使最近的观测更加重要。通过将检测器与通过重采样估计的阈值函数进行比较，从而执行产生的顺序变化点检测程序，从而使假警报的概率在监测期间保持近似恒定。给出了这种阈值函数估计方法渐近有效性的一般结果。作为推论，当使用多元时间序列的相依乘数引导进行基于经验分布函数的序列检验时，证明了所研究序列检验的渐近有效性。大规模蒙特卡罗实验表明，所得到的程序具有良好的有限样本特性。推导出的序列检验的应用以财务数据为例进行了说明。

引用于三文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62升12 序贯估计
62H15型 多元分析中的假设检验
62G09号 非参数统计重采样方法
62G10型 非参数假设检验
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

渐近有效性结果;相关乘法器引导;在线监测;重新取样;阈值函数估计

软件：

连接线;npcp;连接线;中央处理器;采礼;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.Kojadinovic}和\textit{G.Verdier}，电子。J.Stat.15，No.1，773--829（2021；Zbl 1471.62467）
全文： 内政部 arXiv公司

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