BOOTSTRAP UNIT ROOT TESTS FOR TIME SERIES WITH NONSTATIONARY VOLATILITY
非平稳波动率时间序列的自助法单位根检验AI 解读 ↓
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非平稳波动率时间序列的自助法单位根检验
- 研究问题
- 当宏观或金融序列存在永久性方差变化时，如何避免常规单位根检验非枢轴极限分布带来的问题并实现有效推断？
- 方法与思路
- 作者采用保留原始冲击异方差的wild bootstrap，处理包含单次、多次、突发及平滑转换方差变化的一类波动过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法在较广泛永久方差变化下有效，无需指定波动率的参数模型；数值证据显示所考察情形的有限样本表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对允许的方差路径、创新与自助抽样条件、统计量构造，并检查突发和平滑波动变化下的尺寸与功效证据。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；无需参数波动模型仍不等于无条件有效，完整限制及数值未说明，不能涵盖任意非平稳波动。
原文摘要
The presence of permanent volatility shifts in key macroeconomic and financial variables in developed economies appears to be relatively common. Conventional unit root tests are unreliable in the presence of such behavior, having nonpivotal asymptotic null distributions. In this paper we propose a bootstrap approach to unit root testing that is valid in the presence of a wide class of permanent variance changes that includes single and multiple (abrupt and smooth transition) volatility change processes as special cases. We make use of the so-called wild bootstrap principle, which preserves the heteroskedasticity present in the original shocks. Our proposed method does not require the practitioner to specify any parametric model for the volatility process. Numerical evidence suggests that the bootstrap tests perform well in finite samples against a range of nonstationary volatility processes.We thank two anonymous referees, Paulo Rodrigues, Peter Phillips, and seminar participants at the URCT conference held in Faro, Portugal, September 29 to October 1, 2005, for helpful comments on previous versions of this paper.