不变性原则下时间序列中的变点检测

发布时间：2018-07-28 18:29

【摘要】：针对时间序列中期望的变点检测,常见的CUSUM统计量,Kolmogorov-Smirnov统计量,需要对长方差的一个相和估计,Shao,Zhang(2012)给出的基于SN (self-normalization)万法的统计量避免了这个问题。本文将不变性原则下基于SN方法的检验统计量从期望的单个变点的检测拓展到一般框架下多个变点情况下的检验统计,并给出统计量在原假设下的分布情况及其证明。在对该方法进行详细论述后,给出了我们的统计量在协方差和AR(1)模型的系数的变点检测中的具体应用,以说明该检验统计量的应用之广。
[Abstract]:For the expected change point detection in time series, Kolmogorov-Smirnov statistics, a common CUSUM statistic, need to estimate a phase sum of square difference and the statistics based on SN (self-normalization) -10000 method given by Zhang (2012) to avoid this problem. In this paper, the test statistics based on SN method under invariance principle are extended from the detection of expected single change points to the test statistics under the general framework of multiple change points, and the distribution of statistics under the original hypothesis and its proof are given. After the detailed discussion of this method, the concrete application of our statistic in the detection of the change point of covariance and the coefficient of AR (1) model is given to illustrate the wide application of the test statistic.
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O211.61

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本文编号：2151222