Canonical Cointegrating Regression and Testing for Cointegration in the Presence of I (1) and I (2) Variables
含 I(1) 与 I(2) 变量的典范协整回归与协整检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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含 I(1) 与 I(2) 变量的典范协整回归与协整检验
- 研究问题
- 当系统同时包含 I(1) 与 I(2) 变量时，如何检验以协整为原假设的命题，并建立典范协整回归估计的渐近理论？
- 方法与思路
- 作者基于典范协整回归及超前滞后回归残差构造检验，推导相关渐近结果，用模拟生成非标准分布分位数并研究有限样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提出适用于 I(1) 与 I(2) 变量的协整原假设检验，建立 CCR 渐近理论，并报告模拟临界值和有限样本研究。
- 阅读关注点
- 应核对混合单整阶数下协整关系的定义、CCR 变换、检验原假设与备择，以及非标准临界值的模拟和有限样本设计。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；具体检验统计量、分位数及模拟结果未提供，不能推断检验尺寸或功效优劣，也不能推断版本变化。
原文摘要
This paper introduces tests for the null of cointegration in the presence of I (1) and I (2) variables. These tests use residuals from Park's (1992, Econometrica 60,119–143) canonical cointegrating regression (CCR) and the leads-and-lags regression of Saikkonen (1991, Econometric Theory 9,1–21) and Stock and Watson (1993, Econometrica 61, 783–820). Asymptotic theory for CCR in the presence of I (1) and I (2) variables is also introduced. The distributions of the cointegration tests are nonstandard, and hence their percentiles are tabulated by using simulation. Monte Carlo simulation results to study the finite sample performance of the CCR estimates and the cointegration tests are also reported.