Quantile Granger causality in the presence of instability
不稳定环境下的分位数格兰杰因果关系AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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不稳定环境下的分位数格兰杰因果关系
- 研究问题
- 当时间序列关系存在不稳定性时，如何检验单一或连续多个分位点上的格兰杰因果关系，并识别预测关系出现的时间区间？
- 方法与思路
- 作者提出分位数格兰杰因果检验框架，在部分特殊情形构造枢轴统计量，在极限分布含干扰参数时使用自助法，并辅助定位关系时段。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验对固定备择一致且对局部备择有非平凡功效，自助法具有有效性；模拟及能源经济应用提供检验表现的证据。
- 阅读关注点
- 应核对不稳定性的形式、单分位与连续分位检验的差异、枢轴情形和自助法条件，以及预测关系时段定位的统计解释。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 摘要；不稳定性条件、检验构造和应用变量未说明，格兰杰关系不能直接解释为处理效应，也不能推断刊本变化。
原文摘要
We propose a new framework for assessing Granger causality in quantiles in unstable environments, for a fixed quantile or over a continuum of quantile levels. Our proposed test statistics are consistent against fixed alternatives, they have nontrivial power against local alternatives, and they are pivotal in certain important special cases. In addition, we show the validity of a bootstrap procedure when asymptotic distributions depend on nuisance parameters. Monte Carlo simulations reveal that the proposed test statistics have correct empirical size and high power, even in absence of structural breaks. Moreover, a procedure providing additional insight into the timing of Granger causal regimes based on our new tests is proposed. Finally, an empirical application in energy economics highlights the applicability of our method as the new tests provide stronger evidence of Granger causality.