An Approximation to the Null Distribution of the Durbin-Watson Statistic in Models Containing Lagged Dependent Variables
含滞后因变量模型中 Durbin–Watson 统计量原假设分布的近似AI 解读 ↓
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含滞后因变量模型中 Durbin–Watson 统计量原假设分布的近似
- 研究问题
- 在线性回归含滞后因变量时，如何近似 Durbin–Watson 统计量的原假设分布，并与 Durbin 的 h、t 检验比较？
- 方法与思路
- 作者利用小扰动渐近构造原假设分布近似和临界值，另给非相似临界值，并通过蒙特卡洛比较原假设与备择下的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所考察模拟中 Durbin–Watson 检验功效更高，且原假设下表现比 Durbin 的两种检验更稳定。
- 阅读关注点
- 应核对小扰动极限的设定、临界值对干扰参数的依赖，以及模拟中的实际规模、规模调整后功效和参数范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，模拟设计与数值差异未说明，不能将所述比较推广到所有动态回归，也无法判断版本变化。
原文摘要
We consider testing for autoregressive disturbances in the linear regression model with a lagged dependent variable. An approximation to the null distribution of the Durbin—Watson statistic is developed using small-disturbance asymptotics, and is used to obtain test critical values. We also obtain nonsimilar critical values for the Durbin—Watson and Durbin's h and t tests. Monte Carlo results are reported comparing the performances of the tests under the null and alternative hypotheses. The Durbin–Watson test is found to be more powerful and to perform more consistently than either of Durbin's tests under H o .