Testing and Modeling Multivariate Threshold Models
多元门限模型的检验与建模AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究向量时间序列的门限动态，并分析经持有成本调整的期货与现货价格及证券套利关系。
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多元门限模型的检验与建模
- 研究问题
- 如何检测向量时间序列中的门限非线性，并联合选择门限与模型，以分析证券套利关系及其他序列的分段动态？
- 方法与思路
- 作者利用预测残差构造检验，以 Akaike 信息准则联合选择门限和模型，开展有限样本模拟，并应用于证券价格、利率与河流流量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出多元门限检验及建模程序；证券应用得到经持有成本调整的期货与现货对数价格门限协整，门限部分由交易成本决定。
- 阅读关注点
- 应核对预测残差的构造、检验校准方式、门限搜索和模型选择范围，以及证券应用中持有成本、交易成本与协整关系的处理。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；检验条件、模拟数值和应用规格未说明，不能据此认定套利机制或推断可交易收益。
原文摘要
Threshold autoregressive models in which the process is piecewise linear in the threshold space have received much attention in recent years. In this article I use predictive residuals to construct a test statistic for detecting threshold nonlinearity in a vector time series and propose a procedure for building a multivariate threshold model. The thresholds and the model are selected jointly based on the Akaike information criterion. The finite-sample performance of the proposed test is studied by simulation. The modeling procedure is then used to study arbitrage in security markets and results in a threshold cointegration between logarithms of future contracts and spot prices of a security after adjusting for the cost of carrying the contracts. In this particular application, thresholds are determined in part by the transaction costs. I also apply the proposed procedure to U.S. monthly interest rates and two river flow series of Iceland.