Testing Structural Changes Using Ratio Type Statistics

Abstract

Testování strukturálních změn pomocí statistik podílového typu Barbora Peštová Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt disertační práce Budeme se zabývat posloupnostmi pozorování, která jsou přirozeně uspořádána v čase a současně pro ně uvažujeme různé stochastické modely. Tyto modely jsou parametrické a některé z parametrů mohou podléhat změně v předem neznámém čase. Hlavní cíl této disertace spočívá v testování, zda taková změna nastala nebo ne. Jádrem zde prezentovaných metod detekce okamžiku změny jsou statistiky podílového typu založené na maximech kumulativních součtů. Nejdřív jsou prezentována východiska disertační práce. Pak se zaměříme na metody detekce postupné změny ve střední hodnotě. Následně zobecníme procedury pro detekci náhlé změny ve střední hodnotě pomocí skórové funkce. Budeme studovat možnosti použití metody bootstrap pro získání kritických hodnot v případě, že náhodné chyby modelu mohou být slabě závislé. Představíme také procedury pro detekci změny v parametrech lineárního regresního modelu a odvodíme permutační verzi testu. Dále budeme studovat příbuzný problém testování změny v...

Testing Structural Changes Using Ratio Type Statistics Barbora Peštová Charles University in Prague, Faculty of Mathematics and Physics, Department of Probability and Mathematical Statistics, Czech Republic Abstract of the doctoral thesis We deal with sequences of observations that are naturally ordered in time and assume various underlying stochastic models. These models are parametric and some of the parameters are possibly subject to change at some unknown time point. The main goal of this thesis is to test whether such an unknown change has occurred or not. The core of the change point methods presented here is in ratio type statistics based on maxima of cumulative sums. Firstly, an overview of thesis' starting points is given. Then we focus on methods for detecting a gradual change in mean. Consequently, procedures for detection of an abrupt change in mean are generalized by considering a score function. We explore the possibility of applying the bootstrap methods for obtaining critical values, while disturbances of the change point model are considered as weakly dependent. Procedures for detection of changes in parameters of linear regression models are shown as well and a permutation version of the test is derived. Then, a related problem of testing a change in autoregression parameter is studied....