Alternative Asymptotics for Cointegration Tests in Large VARs
大维VAR协整检验的替代渐近分析AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究大维VAR的协整秩检验与样本典型相关的渐近分布，直接属于时间序列计量，未涉及冲击识别或响应估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
大维VAR协整检验的替代渐近分析
- 研究问题
- 当VAR维度与样本量按比例共同增长时，Johansen协整秩检验所依赖的样本典型相关分布如何变化，能否解释伪协整倾向？
- 方法与思路
- 作者在样本量与VAR维度同时、按比例趋于无穷的框架下，研究变换后数据的当前变化与过去水平之间平方样本典型相关的经验分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称平方典型相关系数的经验分布弱收敛于Wachter分布，为Johansen检验容易发现伪协整的现象提供理论解释。
- 阅读关注点
- 核对数据变换、维度与样本量比例的约束及随机过程假设，并区分经验分布的极限与检验统计量、临界值的推导。
- 阅读边界
- 摘要未说明完整成立条件、有限样本修正或新临界值；经验分布的弱收敛本身不意味着已给出可直接使用的检验改进。
原文摘要
Johansen's (1988,1991) likelihood ratio test for cointegration rank of a vector autoregression (VAR) depends only on the squared sample canonical correlations between current changes and past levels of a simple transformation of the data. We study the asymptotic behavior of the empirical distribution of those squared canonical correlations when the number of observations and the dimensionality of the VAR diverge to infinity simultaneously and proportionally. We find that the distribution weakly converges to the so‐called Wachter distribution. This finding provides a theoretical explanation for the observed tendency of Johansen's test to find “spurious cointegration.”