Робастный знаковый тест для гипотезы о единичном корне авторегрессии

Рассматривается модель, в которой наблюдения за авторегрессией $\operatorname{AR}(1)$ содержат грубые ошибки (засорения), распределение которых неизвестно и произвольно. Мы проверяем гипотезу о единичном корне авторегрессии. В качестве альтернативы тесту наименьших квадратов (в рассматриваемой ситуации он неприменим) предлагается специальный знаковый тест. Установлена его локальная качественная робастность в терминах равностепенной непрерывности мощности.