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亚历山大·奥伊;拉霍斯·霍瓦思;玛丽·胡什科娃

通过趋势回归分割平均稳定时间序列。 （英语） Zbl 1443.62425号

《经济学杂志》。 168，第2期，367-381（2012）.
摘要：在本文中，我们提供了一个平均非平稳时间序列的分割过程。分割是通过将问题置于趋势回归模型中检测结构突变的框架中来实现的，在该框架中，回归变量由适当的平滑函数生成。作为测试统计量，我们建议使用最大选择似然比统计量和基于加权残差部分和的相关统计量。本文的主要理论贡献是建立了这些统计数据的极值分布及其一致性。为了避免缓慢收敛到极值极限，我们建议使用循环引导的一个版本。此过程完全由数据驱动，不需要了解时间序列结构。在实证部分，我们在航空运输和标准普尔500数据的模拟研究和应用中表明，有限样本性能非常令人满意。

引用于6文件

MSC公司：

62第20页 统计学在经济学中的应用
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62F05型 参数检验的渐近性质

关键词：

变化点分析;循环引导;极值渐近;高斯过程;耿贝尔分布;线性模型;多项式回归;重新取样;趋势回归

软件：

美国astsa
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\textit{A.Aue}等人，《经济学杂志》。168，No.2，367--381（2012；Zbl 1443.62425）
全文： 内政部 链接

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