变点问题的统计推新及其在全融中的应用 谭常春
在第三章中我们利用 CUSUM 方法讨论了 Γー分布参数是否存在变点的假设检验题、检测变点 位置的程序、变点的估计的强弱相合性和强弱收敛速度。同时对变点处(假定已检测有变点)的变异系数和跳跃度进行估计,并给出了估计量的渐近分布。当跳跃度较小时,给出了变点估计的渐近分布,在方差未知时,用自正则方法给出了变点的检测方法,并给出了 Matlab 模拟结果
谭智平,缪柏其(2000,2001) 利用 CUSUM 和 Brownian Sheet 方法给出了变点的非参数检测程序和区间估计,并证明了变点估计的强相合性
Aue and Horvath (2004) 提出了均值序贯变点的加权 CUSUM 检测法,并得到了 CUSUM 检验统计量的渐近分布
Galeano and Pena (2007) 考虑了向量 ARIMA 时间序列模型,对误差方差变点提出了似然比检验方法,当分量之间的协方差和误差方差同时存在变点时分别提出似然比和 CUSUM 检验法
关于变点的非参数 CUSUM 检验和估计,如 Huse (198)2, Ri tov (1990), Inclan and Tiao (1994), Sirvastava and Wu (1999), Ding (2003), Wu (2004, 2006) Ding and Wu (2006) 等
滑窗法
CUSUM法
人前一杯酒,各自饮完;人后一片海,独自上岸