Testing the order of fractional integration when smooth deterministic trends are possibly present
可能存在平滑确定性趋势时的分数单整阶数检验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：摘要直接研究分数单整、短长记忆、确定性趋势及英国大比率时间序列，因此归入时间序列，未涉及断点式结构变化。
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可能存在平滑确定性趋势时的分数单整阶数检验
- 研究问题
- 当序列可能包含平滑确定性趋势，且短期动态允许非线性和条件异方差时，如何检验分数单整阶数并选择趋势复杂度？
- 方法与思路
- 作者用切比雪夫多项式表示趋势，以半参数方式描述短期动态，并基于局部 Whittle 构造 LM 检验和频域阶数选择准则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，常用时域准则一般无法一致选择真实趋势阶数，而所提频域准则兼顾短记忆和长记忆，并以模拟和英国大比率应用支持。
- 阅读关注点
- 应核对趋势与分数单整成分的区分、频带和多项式阶数选择，以及时域准则不一致和频域准则稳健结论的成立范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实；摘要未说明带宽、阶数限制、检验分布条件及经验结果数值。
原文摘要
This paper introduces a test for fractional integration in a model that possibly contains smooth deterministic trends. We model the trend component using a Chebyshev polynomial and specify the short-run dynamics semi-parametrically, accommodating a broad class of possibly nonlinear processes, including those with conditional heteroskedasticity. We use a local Whittle approach for constructing a Lagrange multiplier test statistic and for constructing a frequency-domain information criterion for the selection of the order of the Chebyshev polynomial. We show that widely used time-domain information criteria are generally inconsistent for the true order, whereas our frequency-domain criterion remains robust under both short- and long-memory behaviour. Monte Carlo simulations and an empirical application to the UK Great Ratios support our theoretical findings.