Powerful Trend Function Tests That Are Robust to Strong Serial Correlation, With an Application to the Prebisch–Singer Hypothesis
对强序列相关稳健的高功效趋势函数检验：普雷维什—辛格假说的应用AI 解读 ↓
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对强序列相关稳健的高功效趋势函数检验：普雷维什—辛格假说的应用
- 研究问题
- 单变量序列存在强序列相关甚至单位根时，如何有效检验确定性趋势参数，并据此评估净易货贸易条件是否呈下降趋势？
- 方法与思路
- 作者在固定带宽比例渐近框架下分析基于非参数核方差估计的异方差自相关稳健检验，并提出最大化积分功效的数据依赖带宽规则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验允许单位根且渐近尺寸正确，特定核与带宽在限定检验类内功效最大；贸易条件应用发现与普雷维什—辛格假说一致的负趋势。
- 阅读关注点
- 应核对固定带宽比例下的极限分布、允许的误差过程、最大功效结论限定的检验类别，以及数据依赖带宽选择后的推断有效性。
- 阅读边界
- 摘要未提供有限样本尺寸、具体样本或趋势估计值；功效优势有比较范围限制，显著负趋势也不能单独确证相关经济机制。
原文摘要
We propose tests for hypotheses on the parameters of the deterministic trend function of a univariate time series. The tests do not require knowledge of the form of serial correlation in the data, and they are robust to strong serial correlation. The data can contain a unit root and still have the correct size asymptotically. The tests that we analyze are standard heteroscedasticity autocorrelation robust tests based on nonparametric kernel variance estimators. We analyze these tests using the fixed-b asymptotic framework recently proposed by Kiefer and Vogelsang. This analysis allows us to analyze the power properties of the tests with regard to bandwidth and kernel choices. Our analysis shows that among popular kernels, specific kernel and bandwidth choices deliver tests with maximal power within a specific class of tests. Based on the theoretical results, we propose a data-dependent bandwidth rule that maximizes integrated power. Our recommended test is shown to have power that dominates a related test proposed by Vogelsang. We apply the recommended test to the logarithm of a net barter terms of trade series and we find that this series has a statistically significant negative slope. This finding is consistent with the well-known Prebisch–Singer hypothesis.