Inference in Models with Nearly Integrated Regressors
近单位根解释变量模型中的推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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近单位根解释变量模型中的推断
- 研究问题
- 当解释变量的最大自回归根未知且可能接近单位根时，如何检验它是否具有预测能力，并控制检验的尺寸失真？
- 方法与思路
- 作者分析先判定解释变量为 I(0) 或 I(1) 的两步检验，并提出基于 Bonferroni 与 Scheffé 方法的替代程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，局部单位根下两步程序因不可一致估计的干扰参数产生严重尺寸失真；保守检验在许多参数取值下功效损失较小。
- 阅读关注点
- 应核对局部单位根设定、干扰参数如何进入极限分布，以及替代检验控制尺寸的条件和功效比较所覆盖的参数范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断保守检验的具体实施、有限样本尺寸及功效损失数值，也不能推断其他版本的变化。
原文摘要
This paper examines regression tests of whether x forecasts y when the largest autoregressive root of the regressor is unknown. It is shown that previously proposed two-step procedures, with first stages that consistently classify x as I(1) or I(0), exhibit large size distortions when regressors have local-to-unit roots, because of asymptotic dependence on a nuisance parameter that cannot be estimated consistently. Several alternative procedures, based on Bonferroni and Scheffe methods, are therefore proposed and investigated. For many parameter values, the power loss from using these conservative tests is small.