Tests for heteroskedasticity in transformation models
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3A10452445" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:10452445 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=U6TFtlARMh" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=U6TFtlARMh</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00362-021-01267-8" target="_blank" >10.1007/s00362-021-01267-8</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Tests for heteroskedasticity in transformation models
Popis výsledku v původním jazyce
We consider a model whereby a given response variable Y following a transformation Y := T (Y), satisfies some classical regression equation. In this transformation model the form of the transformation is specified analytically but incorporates an unknown transformation parameter. We develop testing procedures for the null hypothesis of homoskedasticity for versions of this model where the regression function is considered either known or unknown. The test statistics are formulated on the basis of Fourier-type conditional contrasts of a variance computed under the null hypothesis against the same quantity computed under alternatives. The limit null distribution of the test statistic is studied, as well as the behaviour of the test criterion under alternatives. Since the limit null distribution is complicated, a bootstrap version is suggested in order to actually carry out the test procedures. Monte Carlo results are included that illustrate the finite-sample properties of the new method. The applicability of the new tests on real data is also illustrated.
Název v anglickém jazyce
Tests for heteroskedasticity in transformation models
Popis výsledku anglicky
We consider a model whereby a given response variable Y following a transformation Y := T (Y), satisfies some classical regression equation. In this transformation model the form of the transformation is specified analytically but incorporates an unknown transformation parameter. We develop testing procedures for the null hypothesis of homoskedasticity for versions of this model where the regression function is considered either known or unknown. The test statistics are formulated on the basis of Fourier-type conditional contrasts of a variance computed under the null hypothesis against the same quantity computed under alternatives. The limit null distribution of the test statistic is studied, as well as the behaviour of the test criterion under alternatives. Since the limit null distribution is complicated, a bootstrap version is suggested in order to actually carry out the test procedures. Monte Carlo results are included that illustrate the finite-sample properties of the new method. The applicability of the new tests on real data is also illustrated.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA18-08888S" target="_blank" >GA18-08888S: Dvouvýběrový bod změny</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Statistical Papers
ISSN
0932-5026
e-ISSN
1613-9798
Svazek periodika
63
Číslo periodika v rámci svazku
4
Stát vydavatele periodika
DE - Spolková republika Německo
Počet stran výsledku
37
Strana od-do
1013-1049
Kód UT WoS článku
000705710400001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85116581417