Adaptive Wild Bootstrap Tests for a Unit Root With Non‐Stationary Volatility
非平稳波动下的自适应野生自助法单位根检验AI 解读 ↓
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非平稳波动下的自适应野生自助法单位根检验
- 研究问题
- 当创新方差存在永久变化时，如何修正传统单位根检验的尺寸失真，并在波动过程未知时达到已知波动下的渐近功效包络？
- 方法与思路
- 作者先推导波动过程已知时的功效包络，再以非参数方法估计波动过程，结合交叉验证与野生自助法实施检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，适当条件下估计波动过程仍可达到同一渐近功效包络，并以蒙特卡洛实验和实际汇率应用展示程序表现。
- 阅读关注点
- 应核对允许的非平稳波动过程、实现自适应所需条件，以及交叉验证和野生自助法对检验尺寸与局部功效的影响。
- 阅读边界
- 摘要未列明自适应条件、局部备择设定或有限样本数值，不能据此认为任意波动变化下都能达到该功效包络。
原文摘要
Recent research has emphasized that permanent changes in the innovation variance (caused by structural shifts or an integrated volatility process) lead to size distortions in conventional unit root tests. It has been shown how these size distortions can be resolved using the wild bootstrap. In this paper, we first derive the asymptotic power envelope for the unit root testing problem when the non‐stationary volatility process is known. Next, we show that under suitable conditions, adaptation with respect to the volatility process is possible, in the sense that non‐parametric estimation of the volatility process leads to the same asymptotic power envelope. Implementation of the resulting test involves cross‐validation and the wild bootstrap. A Monte Carlo experiment shows that the asymptotic results are reflected in finite sample properties, and an empirical analysis of real exchange rates illustrates the applicability of the proposed procedures.