Robustness of alternative non‐linearity tests for SETAR models

In recent years there has been a growing interest in exploiting potential forecast gains from the non‐linear structure of self‐exciting threshold autoregressive (SETAR) models. Statistical tests have been proposed in the literature to help analysts check for the presence of SETAR‐type non‐linearities in an observed time series. It is important to study the power and robustness properties of these tests since erroneous test results might lead to misspecified prediction problems. In this paper we investigate the robustness properties of several commonly used non‐linearity tests. Both the robustness with respect to outlying observations and the robustness with respect to model specification are considered. The power comparison of these testing procedures is carried out using Monte Carlo simulation. The results indicate that all of the existing tests are not robust to outliers and model misspecification. Finally, an empirical application applies the statistical tests to stock market returns of the four little dragons (Hong Kong, South Korea, Singapore and Taiwan) in East Asia. The non‐linearity tests fail to provide consistent conclusions most of the time. The results in this article stress the need for a more robust test for SETAR‐type non‐linearity in time series analysis and forecasting. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

关于Dirichlet级数的一个注记

本文对一类Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ级教给出了的关系，此处Ｘ（Ｘ）＝Ｘｐ（Ｘ）是实数集合Ｐ的特征函数．     

Banach空间中的幂级数方程

本文考虑Banach空间中形如x=u+sum from k=1 to ∞(a_kx~k)的幂级数方程,建立了一个比较定理,并将其应用于一定的非线性积分方程.     

正项级数的广义Cauchy判别法

对正项级数的Cauchy,判别法作了推广,得出正项级数的广义Cauchy判别法.使原来的Cauchy判别法成为该判别之特例,从而扩大了它的使用范围.     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

Dirichlet公式的简化证明及应用

本文给出了Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ公式的一个简化证明，极易掌握。利用这一公式导出了一个含双参数的级数及其和的表达式。适当选取参数，得出了几个新的收敛级数。     

关于Fibonacci数列的两点注记

注记给出了Fibonacci数列两个重要公式的组合表达式,以及Fibonacci数与级数有关的两个新结果。     

椭圆周上的一类新的双正交级数

研究了椭圆周上一类新的双正交级数，给出了它的部分和与其诱导函数的Ｆｏｕｒｉｅｒ三角级数的部分和之间偏差的精确的渐近表达式．     

求解随机变量数字特征的两种有效方法

求解随机变量的数字特征是数理统计中的一个重要课题，本文利用泰勒级数和条件数学期望给出了正态分布数字特征的求解方法，并将所得结果做了适当的推广。