Nonparametric cointegration analysis of fractional systems with unknown integration orders
未知单整阶数的分数系统非参数协整分析AI 解读 ↓
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未知单整阶数的分数系统非参数协整分析
- 研究问题
- 在分数单整阶数、协整强度及协整向量均未知的多变量系统中，如何确定协整秩并估计协整空间，减少模型设定负担？
- 方法与思路
- 作者提出非参数方差比检验，无需预知单整阶数等信息，并从程序获得协整空间估计；非标准极限分布可制表或模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法不依赖特定模型或影响统计量的平滑参数，并对短期动态不变；模拟表现较好，利率期限结构应用支持预期假说。
- 阅读关注点
- 应核对允许的单整阶数与协整强度范围、秩判定步骤、短期动态不变性的条件，以及期限结构应用中的检验解释。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确认理论范围、模拟数值与实证规格；对预期假说的支持是该应用的报告，不能视为普遍验证。
原文摘要
In this paper a nonparametric variance ratio testing approach is proposed for determining the cointegration rank in fractionally integrated systems. The test statistic is easily calculated without prior knowledge of the integration order of the data, the strength of the cointegrating relations, or the cointegration vector(s). The latter property makes it easier to implement than regression-based approaches, especially when examining relationships between several variables with possibly multiple cointegrating vectors. Since the test is nonparametric, it does not require the specification of a particular model and is invariant to short-run dynamics. Nor does it require the choice of any smoothing parameters that change the test statistic without being reflected in the asymptotic distribution. Furthermore, a consistent estimator of the cointegration space can be obtained from the procedure. The asymptotic distribution theory for the proposed test is non-standard but easily tabulated or simulated. Monte Carlo simulations demonstrate excellent finite sample properties, even rivaling those of well-specified parametric tests. The proposed methodology is applied to the term structure of interest rates, where, contrary to both fractional- and integer-based parametric approaches, evidence in favor of the expectations hypothesis is found using the nonparametric approach.