时间序列中向量自回归模型的拟合优度检验

本文提出并研究了一些诊断检验工具,用于一般参数型的时间序列向量自回归模型的拟合优度检验.该检验在零假设下渐近服从卡方分布,并能侦察到以参数速度收敛到零假设模型的备择模型.检验涉及到权函数,因此可以灵活地选择权函数以提高检验功效,尤其是在可能的偏离方向已知情形.如果备择不是方向型的,而只知道其属于某一个模型类中,此时可构造一个渐近分布自由的极大极小(maximin)检验.对于饱和备择,基于得分型思想给出了构造万能(omnibus)检验的可行性构想.本文对提出的检验从理论上进行了功效研究.另外,为提高检验在小样本情形的功效,本文把非参数Monte Carlo检验方法推广到相依数据情形.最后,通过模拟研究和实际数据分析进一步表明检验的有用性.