重尾过程协整检验的 Bootstrap 逼近OACSTPCD
Bootstrap approximation for cointegration tests in heavy -tailed observations
重尾过程的协整检验统计量渐近分布含有不可估计的重尾指数α，针对重尾过程的协整检验运用 Bootstrap 抽样算法，在不估计重尾指数α的情况下，计算了该检验统计量的临界值，并且证明了该算法在理论上的合理性．MonteCalo 模拟说明该方法有效．
It is known that the asymptotic distribution of a cointegration test statistic in heavy -tailed observations has the inestimable index parameter .This research uses the Bootstrap method in the cointegration test in heavy -tailed processes,calculates the critical value of the cointegration test without estimating the index parameter ,and proves the theoretical validity of this Bootstrap method.MonteCalo simulations demonstrate the efficiency of the pro-…查看全部>>
秦瑞兵;孟萍
山西大学 数学科学学院，山西 太原 030006山西大学 数学科学学院，山西 太原 030006
数理科学
重尾过程协整检验Bootstrap抽样算法
heavy-tailedcointegrationBootstrap
《云南民族大学学报（自然科学版）》 2015 (6)
重尾序列均值变点检测
480-485,6
国家自然科学基金（11226217）；博士后特别资助项目（2013T60266）．
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