Unit root tests and structural change when the initial observation is drawn from its unconditional distribution
初始观测来自无条件分布时的单位根检验与结构变化AI 解读 ↓
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初始观测来自无条件分布时的单位根检验与结构变化
- 研究问题
- 在包含结构变化且初始观测取自无条件分布的模型中，如何构造单位根检验，并评估随机初始条件对检验分布和功效的影响？
- 方法与思路
- 作者使用GLS去趋势数据，推导M类检验、ADF统计量及可行最优点检验的极限分布，并比较渐近功效与有限样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文推导功效包络并与非随机初始条件比较，同时考察不同误差过程、滞后选择和断点选择方法，并提供经验应用。
- 阅读关注点
- 应核对无条件初始分布的具体设定、结构变化形式、断点处理方式，以及功效包络和有限样本尺寸对误差与滞后选择的依赖。
- 阅读边界
- 摘要未列出初始条件的精确定义、断点模型或检验公式，也未报告比较方向与数值；不能据此判断哪种检验普遍更优。
原文摘要
Following Elliott (1999; International Economic Review 40, 767--83.) and Perron and Rodríguez (2003; Journal of Econometrics 115,1--27), we develop unit root tests in the context of structural change models using GLS detrended data ( Elliott, Rothenberg and Stock 1996; Econometrica 64, 813--39) when the initial observation is drawn from its unconditional distribution. We derive the limiting distributions of the M-tests ( Stock, 1999 cointegration, causality and forecasting; Oxford University Press, 137--67; Perron and Ng 1996; Review of Economics Studies 63, 435--463), the ADF statistic and a feasible optimal point test from which we derive the power envelope. Asymptotic power functions are calculated and compared with the case where the initial condition is not random. Finite sample size and power simulations under various forms of error processes are performed using different lag selection methods and two different methods to select the break point. Empirical applications are also provided. Copyright Royal Economic Society 2006