A Stastistical Analysis of Cointegration for I(2) Variables
I(2) 变量协整的统计分析AI 解读 ↓
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I(2) 变量协整的统计分析
- 研究问题
- 在包含 I(2) 变量的 VAR 模型中，如何估计协整系数、检验协整秩和 I(2) 变量的存在，并选择合适的临界值？
- 方法与思路
- 作者采用两次降秩回归进行估计，推导协整系数的混合高斯极限分布，并研究秩检验及 I(2) 变量的多变量检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，系数推断可使用渐近卡方分布，部分秩推断可利用 I(1) 表格，但控制检验水平还需新表格，并给出实证示例。
- 阅读关注点
- 应核对两次降秩回归对应的参数与秩限制、卡方推断条件，以及哪些检验可沿用 I(1) 表格、哪些必须使用新表格。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能列出秩限制、临界值或实证结果，也不能将 I(1) 协整检验表格无条件用于 I(2) 系统。
原文摘要
This paper discusses inference for I(2) variables in a VAR model. The estimation procedure suggested consists of two reduced rank regressions. The asymptotic distribution of the proposed estimators of the cointegrating coefficients is mixed Gaussian, which implies that asymptotic inference can be conducted using the χ 2 distribution. It is shown to what extent inference on the cointegration ranks can be conducted using the tables already prepared for the analysis of cointegration of I(1) variables. New tables are needed for the test statistics to control the size of the tests. This paper contains a multivariate test for the existence of I(2) variables. This test is illustrated using a data set consisting of U.K. and foreign prices and interest rates as well as the exchange rate.