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A test for parameter change in general causal time series using quasi-likelihood estimator - 07/04/12

Doi : 10.1016/j.crma.2012.03.001 
William Charky Kengne a, b,
a SAMM, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, 90 rue de Tolbiac, 75013 Paris, France 
b ENSP, Université de Yaoundé I, BP 8390, Yaoundé, Cameroon 

Correspondence to: SAMM, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, 90 rue de Tolbiac, 75013 Paris, France.

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Abstract

In this Note, we propose a new procedure to test a change in the parameter of a process   belonging to a class of causal models including AR(∞), ARCH(∞), TARCH(∞), … models. Two statistics   and   are constructed using the quasi-likelihood estimator (QMLE) of the parameter. Under the null hypothesis that there is no change, each of these statistics converges weakly to a well-known distribution and the maximum diverges to infinity under the alternative of one change. Some simulation results are reported.

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Résumé

Dans cette Note, nous proposons un nouveau test de détection de rupture dans le paramètre dʼun processus   appartenant à une classe de processus causaux contenant les modèles AR(∞), ARCH(∞), TARCH(∞), … . Deux statistiques   et   sont construites en utilisant lʼestimateur du maximum de quasi-vraisemblance du paramètre. Sous lʼhypothèse nulle selon laquelle aucun changement nʼintervient dans le paramètre, chacune de ces statistiques converge vers une distribution connue et le maximum diverge vers lʼinfini sous lʼhypothèse alternative dʼune rupture. Quelques résultats de simulations sont présentés.

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Vol 350 - N° 5-6

P. 307-312 - mars 2012 Retour au numéro
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