کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10139284 | 1645952 | 2019 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Simultaneous statistical inference in dynamic factor models: Chi-square approximation and model-based bootstrap
ترجمه فارسی عنوان
استنتاج آماری همزمان در مدل های فاکتور پویا: تقریب چی و مدل بوت استرپ مبتنی بر مدل
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
بوت استرپ، تبدیل فوریه تجربی، نرخ خطای خانوادگی، تست فرضیه چندگانه، توزیع مربع کوانتومی چند متغیره، آمار نوع والد،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Statistical inference methodology in dynamic factor models (DFMs) is extended to the multiple testing context based on a central limit theorem for empirical Fourier transforms of multivariate time series. This theoretical result allows for employing a vector of Wald-type test statistics which asymptotically follows a multivariate chi-square distribution under the global null hypothesis when the observation horizon tends to infinity. Multiplicity-adjusted asymptotic multiple test procedures based on Wald statistics are compared with a model-based bootstrap procedure proposed in recent previous work. Monte Carlo simulations demonstrate that both the asymptotic multiple chi-square test with an appropriate multiplicity adjustment and the bootstrap-based multiple test procedure keep the family-wise error rate approximately at the predefined significance level. The estimation algorithm as well as the implementation of the testing procedures are described in detail and a real-life application is performed on European commodity data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 129, January 2019, Pages 30-46
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 129, January 2019, Pages 30-46
نویسندگان
Thorsten Dickhaus, Natalia Sirotko-Sibirskaya,