Measuring correlations of integrated but not cointegrated variables: A semiparametric approach
单整但不协整变量相关性的半参数度量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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单整但不协整变量相关性的半参数度量
- 研究问题
- 当宏观或金融变量均为一阶单整但不存在协整关系时，如何刻画它们之间仍然可能存在的相关和依赖关系？
- 方法与思路
- 作者采用半参数变系数方法描述这些序列的相关性，提出两种估计量，并通过模拟考察其有限样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提出的两种估计量具有一致性，为研究单整但不协整时间序列之间的依赖关系提供一种半参数途径。
- 阅读关注点
- 应核对变系数的含义、相关性与协整关系的区分、两种估计量的一致性条件，以及模拟采用的依赖结构。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，无法判断变系数形式、具体收敛速度或推断方法，也不能将相关性解释为因果关系。
原文摘要
Many macroeconomic and financial variables are integrated of order one (or I(1)) processes and are correlated with each other but not necessarily cointegrated. In this paper, we propose to use a semiparametric varying coefficient approach to model/capture such correlations. We propose two consistent estimators to study the dependence relationship among some integrated but not cointegrated time series variables. Simulations are used to examine the finite sample performances of the proposed estimators.