ASYMPTOTICS FOR COINTEGRATED PROCESSES WITH INFREQUENT STOCHASTIC LEVEL SHIFTS AND OUTLIERS
含低频随机水平跳变与异常值的协整过程渐近理论AI 解读 ↓
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含低频随机水平跳变与异常值的协整过程渐近理论
- 研究问题
- 在协整系统中，若存在却忽略随机水平跳变和暂时变化，它们会如何影响协整迹检验，如何共同描述这些污染成分的渐近影响？
- 方法与思路
- 作者在多变量框架中联合分析跳变与异常值，允许其大小、数量和时点随机且动态灵活，并建立含随机水平跳变的乘积矩矩阵渐近理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称研究将既有单变量、分别讨论的影响纳入联合框架，覆盖多类经典跳变与异常值，并发展用于分析其影响的乘积矩矩阵渐近理论。
- 阅读关注点
- 应核对跳变发生频率与随机机制、各类异常值如何嵌入模型，以及矩矩阵的归一化方式和忽略污染时迹检验极限的变化。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断迹检验失真的方向与幅度；摘要未提供具体极限分布、校正检验或经验结果。
原文摘要
This is an analytical study of the effect of level-shift and temporary-change components, when present but neglected, on the trace test for cointegration. The contribution is threefold. First, we discuss in a multivariate framework, and jointly, effects that in the previous literature have been discussed in a univariate setting and in isolation. Second, we consider a rather general specification of shifts and outliers with random size, number, and timing and with flexible dynamics. It nests the classical cases of additive shifts, innovational outliers, and additive outliers. Third, as an instrument for this analysis we develop an asymptotic theory for product moment matrices of linear processes with stochastic level-shift components, generalizing results of Leipus and Viano (2003, Statistics and Probability Letters 61, 177–190).