The Bierens test for certain nonstationary models
若干非平稳模型中的 Bierens 检验AI 解读 ↓
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若干非平稳模型中的 Bierens 检验
- 研究问题
- 严格平稳框架下以变量诱导概率测度定义的条件矩检验，如何扩展至非平稳的 I-regular 模型并保留一致性？
- 方法与思路
- 作者将 Bierens 检验调整到 I-regular 模型，在原有概率测度不适用时改用 Lebesgue 测度来表达检验条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，Lebesgue 测度可以在该非平稳框架中获得有意义的使用方式，所得检验对所有 I-regular 备择具有一致性。
- 阅读关注点
- 应核对 I-regular 模型的定义、两种测度下原假设的关系，以及统计量构造、临界值和一致性证明所需条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，无法判断有限样本尺寸或功效；“所有备择”的范围限于文中定义的 I-regular 类。
原文摘要
We adapt the Bierens (1990) test to the I-regular models of Park and Phillips (2001). Bierens (1990) defines the test hypothesis in terms of a conditional moment condition. Under the null hypothesis, the moment condition holds with probability one. The probability measure used is that induced by the variables in the model, that are assumed to be strictly stationary. Our framework is nonstationary and this approach is not always applicable. We show that the Lebesgue measure can be used instead in a meaningful way. The resultant test is consistent against all I-regular alternatives.