Testing for Stationary or Persistent Coefficient Randomness in Predictive Regressions
预测回归中平稳或持续随机系数的检验AI 解读 ↓
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预测回归中平稳或持续随机系数的检验
- 研究问题
- 预测回归中随机系数的持续性如何影响检验功效，针对平稳随机系数有效的检验是否也适用于具有单位根的随机系数？
- 方法与思路
- 作者构造随机系数检验，并在依持续性和检验方法而采用不同逼近速率的局部备择下，与 Nyblom 的 LM 检验比较功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新检验在平稳随机系数下更有功效，但在一阶单整系数下不及 LM 检验；美国股票收益应用大体逆转此前发现。
- 阅读关注点
- 应核对随机系数过程的具体设定、两类局部备择的缩放方式、功效比较的适用范围，以及股票收益应用对模型选择的敏感性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收。摘要未说明完整条件、有限样本表现或实证数值，功效排序不能无条件推广。
原文摘要
This study considers tests for coefficient randomness in predictive regressions. Our focus is on how tests for coefficient randomness are influenced by the persistence of random coefficient. We show that when the random coefficient is stationary, or I(0), Nyblom's (1989) LM test loses its optimality (in terms of power), which is established against the alternative of integrated, or I(1), random coefficient. We demonstrate this by constructing a test that is more powerful than the LM test when the random coefficient is stationary, although the test is dominated in terms of power by the LM test when the random coefficient is integrated. The power comparison is made under the sequence of local alternatives that approaches the null hypothesis at different rates depending on the persistence of the random coefficient and which test is considered. We revisit an earlier empirical research and apply the tests considered in this study to the U.S. stock returns data. The result mostly reverses the earlier finding.