A NONPARAMETRIC TEST FOR INSTANTANEOUS CAUSALITY WITH TIME-VARYING VARIANCES
时变方差下瞬时因果关系的非参数检验AI 解读 ↓
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时变方差下瞬时因果关系的非参数检验
- 研究问题
- 当向量自回归变量的方差随时间变化时，如何有效检验瞬时因果关系，并改善检验的有限样本零假设近似？
- 方法与思路
- 作者构造 U 统计量形式的非参数检验，推导零假设正态极限和备择功效，并提出 wild bootstrap 校准方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验对固定备择一致，对慢于 T^{-1/2} 的一类局部备择具有非平凡功效，并提供模拟及货币供给与通胀应用。
- 阅读关注点
- 应核对瞬时因果的统计定义、方差变化及 VAR 估计条件、局部备择的具体形式，以及 bootstrap 有效性的要求。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，具体正则条件与实证检验结果未说明；瞬时因果不能直接解释为政策因果效应，也不推断刊本变化。
原文摘要
This paper proposes a consistent nonparametric test with good sampling properties to detect instantaneous causality between vector autoregressive (VAR) variables with time-varying variances. The new test takes the form of the U -statistic, and has a limiting standard normal distribution under the null. We further show that the test is consistent against any fixed alternatives, and has nontrivial asymptotic power against a class of local alternatives with a rate slower than $T^{-1/2}$ . We also propose a wild bootstrap procedure to better approximate the finite sample null distribution of the test statistic. Monte Carlo experiments are conducted to highlight the merits of the proposed test relative to other popular tests in finite samples. Finally, we apply the new test to investigate the instantaneous causality relationship between money supply and inflation rates in the USA.