TESTING INSTABILITY IN A PREDICTIVE REGRESSION MODEL WITH NONSTATIONARY REGRESSORS
非平稳解释变量预测回归中的不稳定性检验AI 解读 ↓
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非平稳解释变量预测回归中的不稳定性检验
- 研究问题
- 在解释变量可能非平稳的预测回归中，如何检验系数向量是否稳定，从而识别线性预测关系的不稳定性？
- 方法与思路
- 作者提出 L² 型系数稳定性检验，分别推导原假设与备择假设下的渐近分布，并以模拟及实证例子展示应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确贡献是针对可能非平稳解释变量的预测回归建立系数稳定性检验及其分布理论，并评估有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对解释变量的非平稳类型、系数变化的允许形式，以及检验统计量的归一化、临界值和备择下的行为。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；具体非平稳条件、实证对象及模拟结果未说明，不能判断检验是否改善样本外预测。
原文摘要
It is well known that allowing the coefficients to be time-varying in a predictive model with possibly nonstationary regressors can help to deal with instability in predictability associated with linear predictive models. In this paper, an L 2 -type test statistic is proposed to test the stability of the coefficient vector, and the asymptotic distributions of the proposed test statistic are developed under both null and alternative hypotheses. A Monte Carlo experiment is conducted to evaluate the finite sample performance of the proposed test statistic and an empirical example is examined to demonstrate the practical application of the proposed testing method.