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
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
نویسندگان
, ,