Testing for a change in persistence in the presence of non-stationary volatility
非平稳波动下的持续性变化检验AI 解读 ↓
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非平稳波动下的持续性变化检验
- 研究问题
- 当创新项的无条件波动随时间变化时，如何检验序列是否在平稳与单位根行为之间转换，避免把波动变化误判为持续性变化？
- 方法与思路
- 作者分析已知或未知变化时点下比率型持续性检验的极限零分布，并提出野生自助法实现，以处理一般形式的非平稳无条件波动。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称非平稳波动使原检验的极限分布不再具有枢轴性，可能造成严重过度拒绝；所提自助检验在模拟中表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对允许的波动路径与创新过程条件、自助样本生成方式、变化时点处理，以及模拟如何区分尺寸失真和功效变化。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，尚不能确定自助法在何种依赖结构下有效；摘要未报告具体尺寸、功效或美国通胀应用的检验结果。
原文摘要
In this paper we consider tests for the null of (trend-) stationarity against the alternative of a change in persistence at some (known or unknown) point in the observed sample, either from I(0) to I(1) behaviour or vice versa, of, inter alia, [Kim, J., 2000. Detection of change in persistence of a linear time series. Journal of Econometrics 95, 97-116]. We show that in circumstances where the innovation process displays non-stationary unconditional volatility of a very general form, which includes single and multiple volatility breaks as special cases, the ratio-based statistics used to test for persistence change do not have pivotal limiting null distributions. Numerical evidence suggests that this can cause severe over-sizing in the tests. In practice it may therefore be hard to discriminate between persistence change processes and processes with constant persistence but which display time-varying unconditional volatility. We solve the identified inference problem by proposing wild bootstrap-based implementations of the tests. Monte Carlo evidence suggests that the bootstrap tests perform well in finite samples. An empirical illustration using USÂ price inflation data is provided.