AR(p)模型参数变点的残差CUSUM在线监测

针对AR(p)模型参数变点的在线监测问题,首先给出参数的最小二乘估计;其次构造参数变点的残差CUSUM监测统计量,并得到原假设和备择假设下监测统计量的极限性质;最后通过Monte Carlo方法给出监测统计量的经验水平和经验势,说明了该方法的有效性.

基于Range检验的AR(p)模型参数变点的在线监测

为研究AR(p)模型参数变点的在线监测问题,在有效得分向量的基础上,给出参数变点的Range监测统计量,并得到原假设和备择假设下监测统计量的极限性质.通过Monte Carlo模拟方法给出监测统计量的经验水平,经验势和平均运行长度.最后将该方法应用于股票价格方差变点的监测问题中,说明了该方法的有效性.

面板数据中方差渐变变点的最小二乘估计

为了研究面板数据中方差渐变变点的估计问题,首先对面板数据模型先中心化再平方,将方差渐变变点问题转化为均值渐变变点问题;其次给出转化后的均值渐变变点位置的最小二乘估计量,证明估计量的相合性并给出估计量的收敛速度;最后用蒙特卡洛模拟方法证明该方法的有效性.