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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제10권 제1호
발행연도
2008.1
수록면
87 - 95 (9page)

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This paper provides a simple methodology for approximating the distribution of a test statistic proposed by J. Durbin and G. S. Watson. After expressing the statistic as a ratio of quadratic forms, its exact moments are evaluated by making use of a recursive formula. Its density function is then approximated by a beta density function multiplied by a linear combination of Jacobi orthogonal polynomials. The coefficients of the linear combination are determined by making use of a moment-based methodology. An integral representation of the moments of the statistic under the alternative hypothesis is also provided. As verified by a simulation study, the approach used in this paper, which takes into account the observation matrix of explanatory variables associated with the assumed regression model, yields very accurate critical values for testing independence versus first-order serial correlation.
#Quadratic forms #Density approximation #Serial correlation #Moments #Beta distribution #Jacobi polynomials

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Cambanis, S. / 1981 / On the theory of elliptically contoured distributions / Journal of Multivariate Analysis 11 (3) : 368 ~ 385 google schola Durbin, J. / 1950 / Testing for serial correlation in least squares regression: I / Biometrika 37 (3/4) : 409 ~ 428 google schola Durbin, J. / 1971 / Testing for serial Correlation in least squares regression: III / Biometrika 58 (1) : 1 ~ 19 google schola Hannan, E. J. / 1957 / Testing for serial correlation in least squares regression / Biometrika 44 (1/2) : 57 ~ 66 google schola Henshaw, R. C. / 1966 / Testing single-equation least squares regression methods for autocorrelated disturbances / Econometrica 34 (3) : 646 ~ 660 google schola

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