A TEST FOR STATIONARITY VERSUS TRENDS AND UNIT ROOTS FOR A WIDE CLASS OF DEPENDENT ERRORS
广泛依赖误差下平稳性对趋势与单位根的检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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广泛依赖误差下平稳性对趋势与单位根的检验
- 研究问题
- 如何在短记忆、长记忆或负依赖的平稳过程下，检验平稳原假设与一般确定性趋势或单位根等随机趋势备择？
- 方法与思路
- 作者提出重标度方差型检验，推导多类平稳依赖结构下的零分布并列出临界值，以模拟和标普 500 数据考察表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验涵盖非参数、线性、多项式趋势及均值突变等备择，并提供不同依赖结构下的渐近分布和临界值。
- 阅读关注点
- 应核对依赖结构类别与临界值的对应、重标度方式、趋势和均值突变的处理，以及标普数据中实际被检验的变量。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 所载摘要；摘要未说明完整依赖条件、数据变换或模拟和应用结果，不能据此判断市场序列是否平稳。
原文摘要
We suggest a rescaled variance type of test for the null hypothesis of stationarity against deterministic and stochastic trends (unit roots). The deterministic trend can be represented as a general function in time (e.g., nonparametric, linear, or polynomial regression, abrupt changes in the mean). Under the null, the asymptotic distribution of the test is derived, and critical values are tabulated for a wide class of stationary processes with short, long, or negative dependence structure. A simulation study examines the performance of the test in terms of size and power. The empirical performance of the test is illustrated using the S&P 500 data.The authors thank the editor, the referees, and Karim Abadir for helpful comments and Alfredas Račkauskas for drawing our attention to the criterion of Cremers and Kadelka (1986). The first author's work was supported by the ESRC grants R000238212 and R000239538. The last two authors were supported by a cooperation agreement CNRS/LITHUANIA (4714) and by a bilateral Lithuania-France research project Gilibert.