## Memo ## Abstract 我々は、一変量時系列の[[定常性]]の帰無仮説に対する[[KPSS検定]]の自動的な一般化を提案する。これらの検定は、トレンド定常性、レベル定常性、ゼロ平均定常性の帰無仮説に用いることができる。我々は、漸近的な帰無分布を導入し、関連する非定常性代替物に対する整合性を決定する。我々は、この検定の特性を、他の提案された定常性の検定と比較する。モンテカルロ・シミュレーションにより、帰無仮説のもとで大きな正の[[自己相関]]を持つ自己回帰過程が考えられる場合、この検定の妥当性を支持する。 Key Words and Phrases: 定常性検定、一致率、ロングラン分散、帯域幅選択、時系列、異種分散・自己相関一致共分散推定、Choiの検定、Ley-bourneとMcCabeの検定。 [[2004__Statistica Neerlandica__Generalizations of the KPSS-test for Stationarity__translations]]