SPECIFICATION TESTING DRIVEN BY ORTHOGONAL SERIES FOR NONLINEAR COINTEGRATION WITH ENDOGENEITY
基于正交级数的含内生性非线性协整模型设定检验AI 解读 ↓
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基于正交级数的含内生性非线性协整模型设定检验
- 研究问题
- 在含内生性与非平稳性的双变量非线性协整模型中，如何检验回归函数设定，并覆盖可积函数及更广的函数空间？
- 方法与思路
- 作者利用正交级数构造两种设定检验，先研究可积回归函数情形的渐近理论，再扩展至包含第一种检验的更一般方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称第一种检验填补可积函数情形的研究缺口，两种检验允许两类内生性；模拟显示尺寸稳定，并具有较好的功效表现。
- 阅读关注点
- 应核对两类内生性的具体定义、函数空间与级数截断要求，以及局部备择距离趋于零时检验仍有功效的条件和含义。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；内生性限制、极限分布及模拟数值未说明，不能据此判断普遍适用性或推断其他版本变化。
原文摘要
This paper proposes two simple and new specification tests based on the use of an orthogonal series for a considerable class of bivariate nonlinearly cointegrated time series models with endogeneity and nonstationarity. The first test is proposed for the case where the regression function is integrable, which fills a gap in the literature, and the second test, which nests the first one, deals with regression functions in a quite large function space that is sufficient for both theoretical and practical use. As a starting point of our asymptotic theory, the first test is studied initially and then the theory is extended to the second test. Endogeneity in two general forms is allowed in the models to be tested. The finite sample performance of the tests is examined through several simulated examples. Our experience generally shows that the proposed tests are easily implementable and also have stable sizes and good power properties even when the ‘distance’ between the null hypothesis and a sequence of local alternatives is asymptotically negligible.