期刊简介
《Journal of Business & Economic Statistics》（JBES）是一份重要的学术期刊，由美国统计学会（American Statistical Association，ASA）出版。该期刊主要关注微观经济、宏观经济、预测、商业和金融等领域的统计分析研究。除了这些特定领域的论文外，JBES还欢迎统计学、计量经济学、计算、模拟或图形学方面的一般性论文。这些论文通常包含重大的研究成果、高质量的方法论内容以及出色的论述，并且经常涉及实质性的实证应用。
JBES在学术界享有很高的声誉，其影响因子近年来呈现波动上升的趋势。JBES鼓励研究人员提交高质量的论文，并通过严格的审稿流程来确保所发表文章的学术质量。投稿者可以通过期刊的官方网站或投稿网站提交稿件，并遵循期刊的投稿指南和要求。
论文信息
Wang, X. (2024). Generalized Spectral Tests for Multivariate Martingale Difference Hypotheses. Journal of Business & Economic Statistics, 1–27.
论文简介
This study proposes new generalized spectral tests for multivariate martingale difference hypotheses, specifically geared toward high-dimensionality scenarios where the dimension of the time series is comparable or even larger than the sample size in practice. We develop an asymptotic theory and a valid wild bootstrapping procedure for the new test statistics, in which the dimension of the time series is fixed. We demonstrate that a bias-reduced version of the test statistics effectively addresses the high-dimensionality concerns. Comprehensive Monte Carlo simulations reveal that the bias-reduced statistic performs substantially better than its competitors. The application to testing the efficient market hypothesis on the U.S. stock market illustrates the usefulness of our proposal.
译文：本研究提出了针对多元鞅差假设的新广义谱检验，特别适用于高维场景，即时间序列的维度在实践中与样本量相当或甚至更大的情况。我们为新的检验统计量开发了渐近理论和有效的wild bootstrapping procedure，其中时间序列的维度是固定的。我们证明，检验统计量的偏差减少版本有效地解决了高维问题。全面的蒙特卡洛模拟显示，偏差减少的统计量性能明显优于其竞争对手。将该检验应用于检验美国股票市场的有效市场假设，展示了我们所提方法的实用性。
个人简介
王学新，西班牙马德里卡洛斯三世大学经济学博士，现任厦门大学经济学院统计学与数据科学系副教授。研究领域为计量经济学理论及应用。论文发表在Econometric Reviews、Journal of Business & Economic Statistics、Journal of Econometrics、Journal of Time Series Analysis等国际学术期刊上。
