正态性检验:时间序列趋势模型残差的研究

Exacta Pub Date : 2023-04-03 DOI:10.5585/2023.22928
Fabian Corrêa Cardoso, R. Berri, Giancarlo Lucca, E. Borges, V. Mattos
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摘要

残差分布的正态性分析是验证和验证模型的决定性准则。例如,在用线性回归建模金融时间序列时,残差必须是相互独立的、同分布的、正态分布和同方差分布。因此,本研究的目的是研究一些正态性检验的性能,应用于残差的线性回归模型的趋势时间序列使用不同程度的多项式。采用Jarque-Bera、Anderson-Darling、Kolmogorov-Smirnov Lilliefors、Doornik-Hansen和Shapiro-Wilk检验,除Doornik-Hansen检验外,几乎所有检验结果都一致。
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Normality tests: a study of residuals obtained on time series tendency modeling
A análise de normalidade na distribuição dos resíduos é um critério determinante para verificar e validar um modelo. Na modelagem de séries temporais financeiras por regressão linear, por exemplo, os resíduos devem ser independentes uns dos outros, identicamente distribuídos, possuir uma distribuição normal e homocedásticos. Desta forma, este estudo tem como objetivo estudar o desempenho de alguns testes de normalidade aplicados em resíduos obtidos da modelagem por regressão linear da tendência de uma série temporal utilizando polinômios de diferentes graus. Foram utilizados os testes de Jarque-Bera, Anderson-Darling, Kolmogorov-Smirnov Lilliefors, Doornik-Hansen e Shapiro-Wilk, havendo concordância quase que na totalidade dos resultados dos testes, com exceção do teste Doornik-Hansen.
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