ESTIMATION AND INFERENCE WITH NEAR UNIT ROOTS
近单位根情形下的估计与推断AI 解读 ↓
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近单位根情形下的估计与推断
- 研究问题
- 如何在统一框架中识别并估计单位根、局部单位根、温和积分与温和爆炸过程，并推断非平稳性的形式及程度？
- 方法与思路
- 作者通过刻画偏离单位根速度的局部化序列重新参数化，研究一致估计、极限分布及方差稳定性质，并开展模拟和房价应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新参数化覆盖四类近单位根设定，温和积分与温和爆炸情形具有简单枢轴极限分布，单位根类也获得新极限理论。
- 阅读关注点
- 应核对局部化序列的定义、各非平稳区域的划分与边界、枢轴推断适用范围，以及房价应用如何区分不同动态形式。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要版本，无法确定估计与推断的完整条件，也不能认为四类设定共享同一极限分布或已获统一覆盖保证。
原文摘要
New methods are developed for identifying, estimating, and performing inference with nonstationary time series that have autoregressive roots near unity. The approach subsumes unit-root (UR), local unit-root (LUR), mildly integrated (MI), and mildly explosive (ME) specifications in the new model formulation. It is shown how a new parameterization involving a localizing rate sequence that characterizes departures from unity can be consistently estimated in all cases. Simple pivotal limit distributions that enable valid inference about the form and degree of nonstationarity apply for MI and ME specifications and new limit theory holds in UR and LUR cases. Normalizing and variance stabilizing properties of the new parameterization are explored. Simulations are reported that reveal some of the advantages of this alternative formulation of nonstationary time series. A housing market application of the methods is conducted that distinguishes the differing forms of house price behavior in Australian state capital cities over the past decade.