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SUBSAMPLING CHANGE-POINT DETECTION IN PERSISTENCE WITH HEAVY-TAILED INNOVATIONS
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저자명
Han. Sier,Tian. Zheng
간행물명
Journal of applied mathematics & computing
권/호정보
2007년|23권 1호|pp.57-71 (15 pages)
발행정보
한국전산응용수학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

This paper considers how to detect structure change in persistence from I(1) to I(0) with innovations in the domain of attraction of a K-stable law. We derive the asymptotic distribution of test statistic and find that the asymptotic distribution of test statistics depends on the stable index K, which is often typically unknown and difficult to estimate. Therefore the subsampling method is proposed to detect changes without estimating K. We establish the asymptotic validity of this method and assess its performance in finite samples by means of simulation study.