Testing for a trend with persistent errors
持续性误差下的趋势检验AI 解读 ↓
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持续性误差下的趋势检验
- 研究问题
- 在包含常数和时间趋势的回归中，误差具有强序列相关甚至单位根时，如何检验趋势系数，随机成分初始值的设定会产生什么影响？
- 方法与思路
- 作者分别在随机成分初始值渐近为零，以及允许初始值来自其无条件分布的两类假设下构造新检验，并比较统计量表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，允许初始值来自无条件分布时统计量表现更好，并认为该假设更自然；论文据此强调初始条件对趋势检验的作用。
- 阅读关注点
- 应核对两类初始值假设的精确定义、与单位根情形如何衔接、检验统计量和临界值，以及所谓表现更好的具体评价指标。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，无法判断改进体现于大小还是功效，也没有具体数值；无条件分布假设在不同持久性情形下的定义需读全文。
原文摘要
We develop new tests for the coefficient on a time trend in a regression of a variable on a constant and time trend where there is potentially strong serial correlation. This serial correlation can also include a unit root. We obtain tests under two different assumptions on the initial value for the stochastic component of the variable being examined, either this being zero asymptotically and also allowing the initial condition to be drawn from its unconditional distribution. We find that statistics perform better under the second of these assumptions, which is the more natural assumption to make.