UNIT ROOT TESTING FOR FUNCTIONALS OF LINEAR PROCESSES
线性过程非线性变换下的单位根检验AI 解读 ↓
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线性过程非线性变换下的单位根检验
- 研究问题
- 当单位根模型的误差是线性过程的非线性变换，且底层过程具有长程依赖时，检验的渐近分布会如何改变？
- 方法与思路
- 作者建立线性过程非线性变换的函数型极限定理，并据此推导长程依赖情形下单位根检验的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，相应极限分布为 Hermite 过程的泛函，与经典布朗运动泛函情形显著不同，并给出相关函数型极限定理。
- 阅读关注点
- 应核对非线性变换的条件、长程依赖强度、Hermite 过程阶数与归一化，以及具体检验统计量和临界值的构造。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 所载摘要；摘要未说明变换条件、依赖参数范围或具体统计量，不能直接沿用经典单位根临界值作判断。
原文摘要
We consider the unit root testing problem with errors being nonlinear transforms of linear processes. When the linear processes are long-range dependent, the asymptotic distributions in the unit root testing problem are shown to be functionals of Hermite processes. Functional limit theorems for nonlinear transforms of linear processes are established. The obtained results differ sharply from the classical cases where asymptotic distributions are functionals of Brownian motions.The author thanks the referee and Professor B. Hansen for their valuable suggestions. The work is supported in part by NSF grant DMS-04478704.