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Tassos Magdalinos

含中度整合与中度爆炸回归变量的协整系统极限理论

研究问题
当协整系统的自回归根以介于固定根与局部单位根之间的速度趋近一时,最小二乘估计的偏差、收敛速度与分布如何变化?
方法与思路
作者以根为 1+cᵢ/n^α、0<α<1 的多变量回归为对象,分别推导平稳方向与爆炸方向的渐近理论,并考虑共同爆炸成分。
材料陈述的贡献
摘要称,平稳方向估计一致且渐近正态,但存在显著联立方程相关偏差;爆炸方向呈混合正态及柯西型尾部,具有爆炸性收敛速度。
阅读关注点
应核对弱依赖与矩条件、偏差的量级及处理方式、混合正态结果的标准化方法,以及共同爆炸成分如何改变推断。
阅读边界
所给 Crossref 摘要虽称无需特定分布假设,仍要求常规矩条件;具体条件及推断步骤未说明,不能据此推断刊本变化。

原文摘要

An asymptotic theory is developed for multivariate regression in cointegrated systems whose variables are moderately integrated or moderately explosive in the sense that they have autoregressive roots of the form ρ ni = 1 + c i / n α , involving moderate deviations from unity when α ∈ (0, 1) and c i ∈ ℝ are constant parameters. When the data are moderately integrated in the stationary direction (with c i < 0), it is shown that least squares regression is consistent and asymptotically normal but suffers from significant bias, related to simultaneous equations bias. In the moderately explosive case (where c i > 0) the limit theory is mixed normal with Cauchy-type tail behavior, and the rate of convergence is explosive, as in the case of a moderately explosive scalar autoregression (Phillips and Magdalinos, 2007, Journal of Econometrics 136, 115–130). Moreover, the limit theory applies without any distributional assumptions and for weakly dependent errors under conventional moment conditions, so an invariance principle holds, unlike the well-known case of an explosive autoregression. This theory validates inference in cointegrating regression with mildly explosive regressors. The special case in which the regressors themselves have a common explosive component is also considered.

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