Finite Sample Performance of Likelihood Ratio Tests for Cointegrating Ranks in Vector Autoregressions
向量自回归中协整秩似然比检验的有限样本表现AI 解读 ↓
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向量自回归中协整秩似然比检验的有限样本表现
- 研究问题
- Johansen 协整秩似然比检验在有限样本中的表现如何受平稳根和创新相关性影响，常见样本量能否提供稳定表现？
- 方法与思路
- 作者将模型变换为规范形式以控制实验，在这一框架下开展蒙特卡洛模拟，考察影响检验分布的干扰参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验对平稳根和两类分量的创新相关性高度敏感，100 个观测不足以保证跨干扰参数取值的一致良好表现。
- 阅读关注点
- 应核对规范化为何不损失一般性、模拟参数范围，以及检验表现的评价指标和尺寸、功效随参数变化的具体结果。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，100 个观测的结论不能扩展为通用样本量门槛；模拟设计细节及其他版本变化均未说明。
原文摘要
This paper investigates through Monte Carlo simulation the finite sample properties of likelihood ratio tests for cointegrating ranks that were proposed by Johansen (1991, Econometrica 59, 1551–1580). We transform the model into a canonical form so that the experiment is well controlled without loss of generality and then conduct a comprehensive simulation study. As expected, the test performance is very sensitive to the value of the stationary root(s) of the process. We also find that the test performance depends crucially on the correlation between the innovations that drive the stationary and the nonstationary components of the process. We conclude that 100 observations are not sufficient to ensure reasonably good performance uniformly over the values of the nuisance parameters that affect the distributions of the test statistics.