Adaptive LAD-Based Bootstrap Unit Root Tests under Unconditional Heteroskedasticity
无条件异方差下基于 LAD 的自适应 Bootstrap 单位根检验AI 解读 ↓
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无条件异方差下基于 LAD 的自适应 Bootstrap 单位根检验
- 研究问题
- 当时间序列存在未知形式的时变方差与序列依赖时，如何实施基于最小绝对偏差回归的单位根检验并控制检验尺寸？
- 方法与思路
- 作者推导单位根或局部单位根 AR(1) 下 LAD 的渐近性质，设计自适应区块 bootstrap 计算临界值，并扩展至确定性项。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提程序具有渐近有效性，模拟中改善尺寸控制且在重尾情形提高功效，并应用于十六个欧盟国家实际有效汇率。
- 阅读关注点
- 核对时变方差与弱依赖条件、区块长度和自适应机制，以及确定性项、局部备择和重尾分布如何影响检验有效性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未列出完整条件，功效优势仅涉及所考察情景与基准。
原文摘要
This paper explores testing unit roots based on least absolute deviations (LAD) regression under unconditional heteroskedasticity. We first derive the asymptotic properties of the LAD estimator for a first-order autoregressive process with the coefficient (local to) unity under unconditional heteroskedasticity and weak dependence, revealing that the limiting distribution of the LAD estimator (consequently the derived test statistics) is closely associated with unknown time-varying variances. To conduct feasible LAD-based unit root tests under heteroskedasticity and serial dependence, we develop an adaptive block bootstrap procedure, which accommodates time-varying volatility and serial dependence, both of unknown forms, to compute critical values for LAD-based tests. The asymptotic validity is established. We then extend the testing procedure to allow for deterministic components. Simulation results indicate that, in the presence of unconditional heteroskedasticity and serial dependence, the classic LAD-based tests demonstrate severe size distortion, whereas the proposed LAD-based bootstrap tests exhibit good size-control capability. Additionally, the newly developed tests show superior testing power in heavy-tailed distributed cases compared to considered benchmarks. Finally, empirical analysis of real effective exchange rates of 16 EU countries is conducted to illustrate the applicability of the newly proposed tests.