C15 - Méthodes de simulation statistique : généralités - Banque du Canada
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Fils RSS de la Banque du Canadafr2024-03-28T22:45:39+00:00A Consistent Bootstrap Test for Conditional Density Functions with Time-Dependent Data
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Les auteurs décrivent un nouveau test qui permet d'évaluer les densités de probabilité conditionnelles dans le cas de séries temporelles et qui se révèle par conséquent utile pour la prévision. Ils montrent que la statistique du test a pour loi asymptotique une loi normale centrée réduite si l'hypothèse nulle est vraie, mais qu'elle diverge vers l'infini si celle-ci est fausse.2001-12-01T10:42:23+00:00enA Consistent Bootstrap Test for Conditional Density Functions with Time-Dependent Data2001-12-01Méthodes économétriques et statistiquesWorking Paper 2001-21 https://www.banqueducanada.ca/wp-content/uploads/2010/02/wp01-21.pdfA Consistent Bootstrap Test for Conditional Density Functions with Time-Dependent DataFuchun LiGreg TkaczDécembre 2001CC1C12C15EE3E37