A Comparison of Unit-Root Test Criteria
单位根检验准则的比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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单位根检验准则的比较
- 研究问题
- 在自回归过程的单位根检验中，基于普通最小二乘、最大似然及加权对称估计量的准则，对平稳备择的功效有何差异？
- 方法与思路
- 作者介绍不同估计量所对应的单位根检验准则，通过蒙特卡洛研究比较对平稳备择的功效，并分析一月期国库券利率周序列。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新检验在模拟中具有更高功效；所考察程序中，加权对称估计量和无条件最大似然估计量对应的检验功效最高。
- 阅读关注点
- 重点核对模拟中的样本长度、自回归参数、初始值与检验尺寸控制，再判断功效排序及利率应用结论的适用范围。
- 阅读边界
- 摘要未提供模拟参数、尺寸偏离或功效数值，所述排序仅限作者考察的程序与设定，不能推广为普遍优越性。
原文摘要
The ordinary least squares estimator has been widely used for testing the unit-root hypothesis in autoregressive processes. Recently, several new criteria, based on maximum likelihood and weighted symmetric estimators, have been proposed. In this article, the authors describe several different test criteria. Results from Monte Carlo studies that compare the power of the different test criteria indicate that the new tests are more powerful against the stationary alternative. Of the procedures studied, the weighted symmetric estimator and the unconditional maximum likelihood estimator provide the most powerful tests against the stationary alternative. The weekly series of one-month treasury bill rates is analyzed.