THE POWER OF SINGLE EQUATION TESTS FOR COINTEGRATION WHEN THE COINTEGRATING VECTOR IS PRESPECIFIED
预先指定协整向量时单方程协整检验的功效AI 解读 ↓
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预先指定协整向量时单方程协整检验的功效
- 研究问题
- 在预先指定单个协整向量时，条件误差修正模型的协整 t 检验具有怎样的渐近分布与功效，向量设定错误又会怎样？
- 方法与思路
- 作者重新推导弱外生回归变量下的检验分布，使用近协整备择的渐近功效函数进行比较，并分析误设协整向量的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，分布依赖可一致估计的干扰参数；预设向量的检验功效可明显高于估计向量的方法，并刻画误设时仍有高功效的情形。
- 阅读关注点
- 应核对弱外生性条件、干扰参数估计与临界值构造、近协整备择的定义，以及向量误设时高功效所对应的真实模型。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定功效增益大小和误设范围；误设向量下的高功效不能直接作为该向量正确或检验有效的证据。
原文摘要
In this paper I present an alternative derivation of the asymptotic distribution of Kremers, Ericsson, and Dolado's (1992, Oxford Bulletin of Economics and Statistics 54, 325–348) conditional error correction model (ECM)–based t -test for cointegration with a single prespecified cointegrating vector. This alternative distribution, which is identical to the distribution of Hansen's (1995, Econometric Theory 11, 1148–1171) covariate augmented t -test for a unit root, is valid for weakly exogenous regressors and depends on a consistently estimable nuisance parameter that takes on values in the unit interval. I show analytically, using asymptotic power functions based on near-cointegrated alternatives, that the ECM t -test with a prespecified cointegrating vector can have much higher power than single equation tests for cointegration based on estimating the cointegrating vector. I also characterize situations in which the ECM t -test computed with a misspecified cointegrating vector will have high power.