×
后藤，Yuichi;托拜厄斯·克莱;Ria Van Hecke;斯坦尼斯拉夫·沃尔古舍夫;霍尔格·德特;马克·哈林

积分copula谱。 （英语） Zbl 07641137号

《美国统计年鉴》。 50，编号6，3563-3591（2022）.
摘要：频域方法是时间序列分析统计工具箱中普遍存在的一部分。近年来，人们对开发新的谱方法和工具产生了极大的兴趣，这些工具可以在整个联合分布中捕获动力学，从而避免了基于经典谱方法的局限性。然而，该文献中提出的大多数谱概念都有一个主要缺点：它们的估计需要选择平滑参数，这对估计质量有很大影响，并给统计推断带来挑战。本文结合基于copula的谱的概念，引入了copula谱分布函数或积分copula谱这种综合的copula谱保留了基于copula的谱的优点，但可以在不需要平滑参数的情况下进行估计。我们根据函数中心极限定理提供了此类估计，并对其渐近性质进行了彻底的理论分析。我们利用这些结果来测试经典谱方法无法解决的各种假设，例如尾部动力学中缺乏时间可逆性或不对称性。

MSC公司：

62M15型 随机过程和谱分析的推断
62G30型 订单统计；经验分布函数
62G10型 非参数假设检验

关键词：

连接线;频域;时间可逆性;时间序列

软件：

quantspec公司;量化图
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Goto}等人，Ann.Stat.50，No.6，3563--3591（2022；Zbl 07641137）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

参考文献：

[1] 安德森·T·W（1993）。光谱分布的拟合优度测试。安。统计师。21 830-847. ·Zbl 0779.62083号 ·doi:10.1214/aos/1176349153
[2] BARUNÍK，J.和KLEY，T.（2019）。分位数一致性：衡量周期性经济变量之间相关性的一般方法。经济。J。22 131-152. ·Zbl 07547363号 ·doi:10.1093/ectj/utz002
[3] BEARE，B.K.和SEO，J.（2014）。基于时间不可逆连接的马尔可夫模型。计量经济学理论30 923-960. ·Zbl 1314.62122号 ·doi:10.1017/S0266466614000115
[4] BIRR，S.、KLEY，T.和VOLGUSHEV，S.（2019年）。使用copula谱密度的时间序列动力学模型评估：图形工具。《多元分析杂志》。172 122-146. ·Zbl 1433.62253号 ·doi:10.1016/j.jmva.2019.03.003
[5] BIRR，S.、VOLGUSHEV，S.，KLEY，T.、DETTE，H.和HALLIN，M.（2017年）。局部平稳时间序列的分位数谱分析。J.R.统计社会服务。B.统计方法。79 1619-1643. ·Zbl 06840449号 ·doi:10.1111/rssb.12231
[6] BRILLINGER，D.R.（1969年）。二阶谱估计的渐近性质。生物特征56 375-390. ·Zbl 0179.23902号 ·doi:10.1093/biomet/56.2375
[7] BRILLINGER，D.R.和ROSENBLATT，M.（1967年）。（k）阶谱的计算和解释。在频谱分析时间序列(程序。高级学期.,威斯康星州麦迪逊., 1966) 189-232. 约翰·威利，纽约·Zbl 0157.47403号
[8] CHEN，Y.-T.，CHOU，R.Y.和KUAN，C.-M.（2000）。测试无力矩限制的时间可逆性。J.计量经济学95 199-218. ·Zbl 0970.62053号
[9] DAHLHAUS，R.（1985）。谱估计的渐近正态性。《多元分析杂志》。16 412-431. ·Zbl 0579.62082号 ·doi:10.1016/0047-259X（85）90028-4
[10] DAHLHAUS，R.（1988）。经验谱过程及其在时间序列分析中的应用。随机过程。申请。30 69-83. ·Zbl 0655.60033号 ·doi:10.1016/0304-4149（88）90076-2
[11] DAVIS，R.A.和MIKOSCH，T.（2009年）。极值图：极端事件的相关图。伯努利15 977-1009. ·Zbl 1200.62104号 ·doi:10.3150/09-BEJ213
[12] DAVIS，R.A.、MIKOSCH，T.和ZHAO，Y.（2013）。序列极值相关性的度量及其估计。随机过程。申请。123 2575-2602. ·Zbl 1294.60076号 ·doi:10.1016/j.spa.2013.03.014
[13] DE GOOIJER，J.G.（2017）。非线性时间序列分析与预测的要素.统计学中的斯普林格系列查姆施普林格·Zbl 1376.62001年 ·doi:10.1007/978-3-319-43252-6
[14] DETTE，H.、HALLIN，M.、KLEY，T.和VOLGUSHEV，S.（2015）。关于连接函数、分位数、秩和谱：谱分析的一种方法。伯努利21 781-831. ·Zbl 1337.62286号 ·doi:10.3150/13-BEJ587
[15] FERMANIAN，J.-D.、RADULOVI-cch，D.和WEGKAMP，M.（2004）。经验copula过程的弱收敛性。伯努利10 847-860. ·Zbl 1068.62059号 ·doi:10.3150/bj/1099579158
[16] FUSION MEDIA LIMITED（2022年）。投资网-股市行情和金融新闻。可在https://www.investing.com网站/，访问时间：2022-06-18。
[17] GHIL，M.，ALLEN，M.、DETTINGER，M.和IDE，K.、KONDRASHOV，D.和MANN，M.以及ROBERTSON，A.、SAUNDERS，A.、TIAN，Y.等人（2002年）。气候时间序列的高级光谱方法。地球物理学评论。2002 1003-1043.
[18] GOTO，Y.、KLEY，T.、VAN HECKE，R.、VOLGUSHEV，S.、DETTE，H.和HALLIN，M.（2022）。补充“综合copula谱”https://doi.org/10.1214/22-AOS2240SUPP网站
[19] GRANGER，C.W.J.和HATANAKA，M.（2015）。经济时间序列的谱分析普林斯顿大学出版社，新泽西州普林斯顿。
[20] GRENANDER，U.和ROSENBLATT，M.（1957）。平稳时间序列的统计分析.威利，纽约·Zbl 0080.12904号
[21] HAGEMANN，A.（2013）。稳健谱分析。ArXiv电子打印。arXiv:11111.1965v2上提供。
[22] HALLIN，M.、LEFÈVRE，C.和PURI，M.L.（1988）。关于非高斯平稳时间序列的时间可逆性和滑动平均表示的唯一性。生物特征75 170-171. ·Zbl 0644.62089号 ·doi:10.1093/biomet/75.1.170
[23] HAN，H.、LINTON，O.、OKA，T.和WHANG，Y.-J.（2016）。交叉分位数图：测量分位数相关性并测试时间序列之间的方向可预测性。J.计量经济学193 251-270. ·Zbl 1420.62380号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2016.03.001
[24] Hong，Y.（1999年）。基于经验特征函数的时间序列假设检验：广义谱密度方法。J.Amer。统计师。协会。94 1201-1220. ·Zbl 1072.62632号 ·doi:10.2307/2669935
[25] Hong，Y.（2000年）。序列相关性的广义谱测试。J.R.统计社会服务。B.统计方法。62 557-574. ·Zbl 0963.62043号 ·doi:10.1111/1467-9868.00250
[26] IBRAGIMOV，I.A.（1963年）。平稳高斯过程谱函数的估计。理论问题。申请。8 366-401. ·Zbl 0137.12901号
[27] JONDEAU，E.和ROCKINGER，M.（2003）。测试股票市场回报率尾部的差异。J.恩皮尔。财务10 559-581.
[28] KLEY，T.（2016）。面向对象框架中基于分位数的谱分析和R:The quantspec包中的参考实现。J.统计软件。70 1-27.
[29] KLEY，T.、VOLGUSHEV，S.、DETTE，H.和HALLIN，M.（2016）。分位数谱过程：渐近分析和推断。伯努利22 1770-1807. ·Zbl 1369.62245号 ·doi:10.350/15-BEJ711
[30] KLüPPELBERG，C.和MIKOSCH，T.（1996）。稳定过程的综合周期图。安。统计师。24 1855-1879. ·Zbl 0898.62116号 ·doi:10.1214/aos/1069362301
[31] KOENKER，R.和XIAO，Z.（2006）。分位数自回归。J.Amer。统计师。协会。101 980-990. ·Zbl 1120.62326号 ·doi:10.1198/016214500000672
[32] KOKOSZKA，P.和MIKOSCH，T.（1997）。具有有限或无限方差的长记忆过程的积分周期图。随机过程。申请。66 55-78. ·Zbl 0885.62108号 ·doi:10.1016/S0304-4149（96）00124-X
[33] KRUPSKII，P.和JOE，H.（2019年）。多元尾部概率和尾部相关系数的非参数估计。《多元分析杂志》。172 147-161. ·Zbl 1419.62116号 ·doi:10.1016/j.jmv.2019.02.013
[34] LANGE，H.、BRUNTON，S.和KUTZ，N.（2019年）。应用于流体流动的时间序列预测的谱方法。在美国物理学会流体动力学分会摘要2008年第41季度。APS会议摘要。
[35] LEE，J.和RAO，S.S.（2012年）。概率谱密度。个人沟通。
[36] LI，T.-H.（2008）。用于时间序列分析的拉普拉斯周期图。J.Amer。统计师。协会。103 757-768. ·Zbl 1471.62471号 ·doi:10.1198/0162145000000265
[37] LI，T.-H.（2012）。分位数周期图。J.Amer。统计师。协会。107 765-776. ·Zbl 1261.62082号 ·doi:10.1080/01621459.2012.682815
[38] LI，T.-H.（2014）。混合谱时间序列CRC出版社，佛罗里达州博卡拉顿·Zbl 1395.62004号
[39] LI，T.-H.（2021）。非线性动力学时间序列诊断检查的定量频率分析和谱测量。J.R.统计社会服务。C.申请。斯达。70 270-290. ·doi:10.1111/rssc.12458
[40] LI，B.和GENTON，M.G.（2013）。copula结构的非参数识别。J.Amer。统计师。协会。108 666-675. ·Zbl 06195969号 ·doi:10.1080/01621459.2013.787083
[41] LIKKASON，O.（2011年）。地球物理数据的光谱分析.
[42] LIM，Y.和OH，H.-S.（2021年）。长记忆过程的分位数谱分析。恩皮尔。经济。1-22。
[43] LINTON，O.和WHANG，Y.-J.（2007）。量化图：用于评估方向可预测性。J.计量经济学141 250-282. ·Zbl 1418.62338号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2007.01.004
[44] MANGOLD，B.（2017）。关于连接函数对称性的新概念。技术报告，FAU经济学讨论文件。
[45] MIKOSCH，T.和NORVAIŠA，R.（1997）。经验谱分布函数的一致收敛性。随机过程。申请。70 85-114. ·Zbl 0913.60032号 ·doi:10.1016/S0304-4149（97）00053-7
[46] NELSEN，R.B.（1993）。二元对称的一些概念。J.非参数。斯达。3 95-101. ·Zbl 1380.62227号 ·doi:10.1080/10485259308832574
[47] Nelsen，R.B.（2006年）。联合函数概论，第2版。统计学中的斯普林格系列纽约州施普林格·Zbl 1152.62030 ·数字对象标识代码：10.1007/s11229-005-3715-x
[48] NEUMANN，M.H.和PAPARODITIS，E.（2008年）。谱密度估计中的同时置信带。生物特征95 381-397. ·兹比尔1437.62563 ·doi:10.1093/biomet/asn005
[49] 帕帕罗蒂斯，E.和POLITIS，D.N.（2002年）。马尔可夫过程的局部引导。J.统计。计划。推断108 301-328. ·Zbl 1016.62041号
[50] Politis，D.N.、Romano，J.P.和Wolf，M.（1999）。子采样.统计学中的斯普林格系列纽约州施普林格·Zbl 0931.62035号 ·doi:10.1007/978-1-4612-1554-7
[51] PRIESTLEY，M.B.（1981年）。频谱分析和时间序列。音量. 1.概率论与数理统计《学术出版社》，伦敦·Zbl 0537.62075号
[52] RAMSEY，J.B.和ROTHMAN，P.（1996年）。时间不可逆性和商业周期不对称性。J.货币信贷银行。28 1-21.
[53] ROSCO，J.F.和JOE，H.（2013）。二元连接的尾部不对称度量。统计师。文件54 709-726·Zbl 1307.62157号 ·文件编号：10.1007/s00362-012-0457-y
[54] Segers，J.（2012）。非限制光滑假设下经验copula过程的渐近性。伯努利18 764-782. ·Zbl 1243.62066号 ·doi:10.3150/11-BEJ387
[55] SO，M.K.P.和CHAN，R.K.S.（2014）。基于阈值极值模型的尾部不对称贝叶斯分析。计算。统计师。数据分析。71 568-587. ·Zbl 1471.62186号 ·doi:10.1016/j.csda.2013.02.008
[56] 苏旭、詹伟、李毅（2021）。投资者关注度与加密货币回报之间的分位数相关性：来自时域和频域分析的证据。申请。经济。
[57] VON SACHS，R.（2020年）。多元时间序列的非参数谱分析。年。Rev.Stat.应用。7 361-386. ·doi:10.1146/annurev-statistics-031219-041138
[58] WU，W.B.和SHAO，X.（2004）。迭代随机函数的极限定理。J.应用。普罗巴伯。41 425-436·Zbl 1046.60024号 ·doi:10.1239/jap/1082999076
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。