Robust and powerful serial correlation tests with new robust estimates in ARX models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We consider robust serial correlation tests in autoregressive models with exogenous variables (ARX). Since the least squares estimators are not robust when outliers are present, a new family of estimators is introduced, called residual autocovariances for ARX (RA‐ARX). They provide resistant estimators that are less sensible to abnormal observations in the output variable of the dynamic model. Such ‘bad’ observations could be due to unexpected phenomena such as economic crisis or equipment failure in engineering, among others. We show that the new robust estimators are consistent and we can consider robust and powerful tests of serial correlation in ARX models based on these estimators. The new one‐sided tests of serial correlation are obtained in extending Hong's (1996) approach in a framework resistant to outliers. They are based on a weighted sum of robust squared residual autocorrelations and on any robust and n 1/2 ‐consistent estimators. Our approach generalizes Li's (1988) test statistic, that can be interpreted as a test using the truncated uniform kernel. However, many kernels deliver a higher power. This is confirmed in a simulation study, where we investigate the finite sample properties of the new robust serial correlation tests in comparison to some commonly used robust and non‐robust tests.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle