高維時間序列序列相關(guān)性和條件異方差檢驗：基于bootstrap方法

第1章 時間序列的序列相關(guān)性檢驗和異方差檢驗綜述
1.1 背景
1.2 白噪聲檢驗
1.2.1 一維情況的白噪聲檢驗
1.2.2 多維情況的白噪聲檢驗
1.3 自回歸條件異方差效應(yīng)
1.3.1 一維情況的條件異方差檢驗
1.3.2 多維情況的條件異方差檢驗
1.4 時間序列的bootstrap方法
1.5 高維數(shù)據(jù)的bootstrap方法
第2章 高維白噪聲的檢驗
2.1 引言
2.2 基于正態(tài)bootstrap方法的高維白噪聲檢驗
2.2.1 統(tǒng)計量的提出
2.2.2 基于bootstrap方法的臨界值選取
2.2.3 理論性質(zhì)
2.3 基于多個 值的高維白噪聲檢驗方法
2.3.1 統(tǒng)計量的提出
2.3.2 基于bootstrap方法獲得臨界值
2.4 基于秩的高維白噪聲檢驗方法
2.4.1 假設(shè)檢驗方法
2.4.2 數(shù)據(jù)篩選
2.5 基于均勻分布bootstrap方法的高維白噪聲假設(shè)檢驗方法
2.5.1 統(tǒng)計量的提出和bootstrap方法
2.5.2 理論性質(zhì)
2.6 數(shù)值模擬
2.6.1 Empiricalsize
2.6.2 經(jīng)驗功效
2.7 附錄
2.7.1 定理2.4和定理2.5的證明
2.7.2 定理2.6的證明
第3章 高維ARCH效應(yīng)的假設(shè)檢驗方法
3.1 引言
3.2 基于L1規(guī)范的假設(shè)檢驗方法
3.2.1 基于L1規(guī)范的假設(shè)檢驗方法
3.2.2 基于L1規(guī)范和秩的假設(shè)檢驗方法
3.3 基于L2規(guī)范和秩的假設(shè)檢驗方法
3.3.1 假設(shè)檢驗方法
3.3.2 基于糾偏的統(tǒng)計量
3.4 數(shù)據(jù)模擬
3.4.1 Empirical size
3.4.2 檢驗ARCH效應(yīng)的empirical power
3.4.3 檢驗序列相關(guān)性的empirical power
3.5 實際數(shù)據(jù)分析
3.6 附錄
3.6.1 定理3.3的證明
3.6.2 定理3.4的證明
3.6.3 定理3.5的證明
3.6.4 定理3.6的證明
參考文獻