REGIME-SWITCHING AUTOREGRESSIVE COEFFICIENTS AND THE ASYMPTOTICS FOR UNIT ROOT TESTS
状态切换自回归系数与单位根检验的渐近理论AI 解读 ↓
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状态切换自回归系数与单位根检验的渐近理论
- 研究问题
- 当马尔可夫状态切换次数在样本增大后仍依概率有界时，如何建立单位根相关的渐近理论，并描述单位根与平稳状态之间的动态？
- 方法与思路
- 作者将状态切换概率与样本量反向关联，构造稀疏切换的渐近框架，再应用于在单位根状态和平稳状态之间切换的随机单位根模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章为切换次数依概率有界的情形推导新的渐近结果，补充通常假定切换次数随样本量趋于无穷的理论框架。
- 阅读关注点
- 应核对切换概率随样本量变化的具体设定、初始状态处理和极限分布，并确认这些结果如何转化为单位根检验的推断规则。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要解读；摘要未说明具体极限分布、检验临界值和适用条件，不能判断有限样本表现或推断刊本变化。
原文摘要
Most of the asymptotic results for Markov regime-switching models with possible unit roots are based on specifications implying that the number of regime switches grows to infinity as the sample size increases. Conversely, in this note we derive some new asymptotic results for the case of Markov regime switches that are infrequent in the sense that their number is bounded in probability, even asymptotically. This is achieved by (inversely) relating the probability of regime switching to the sample size. The proposed asymptotic theory is applied to a well-known stochastic unit root model, where the dynamics of the observed variable switches between a unit root regime and a stationary regime.