Nonparametric Tests of Conditional Independence for Time Series
时间序列条件独立性的非参数检验AI 解读 ↓
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时间序列条件独立性的非参数检验
- 研究问题
- 如何在时间序列中非参数检验条件独立性，并据此考察不同预测期限下，方差风险溢价是否包含股票风险溢价的信息？
- 方法与思路
- 作者将联合条件分布与条件边际分布乘积之差转为条件矩限制，以等价的积分矩限制构造检验，并使用乘子自助法实施。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验具有一致性并刻画局部备择下的渐近行为；应用中发现中长期股票风险溢价存在不同程度的非线性可预测性。
- 阅读关注点
- 应核对时间依赖与平滑估计所需条件、乘子自助法的构造，以及不同期限的可预测性检验是否涉及多重比较。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明完整条件或预测效果数值，条件依赖也不能直接解释为因果关系。
原文摘要
We propose consistent nonparametric tests of conditional independence for time series data. Our methods are motivated from the difference between joint conditional cumulative distribution function (CDF) and the product of conditional CDFs. The difference is transformed into a proper conditional moment restriction (CMR), which forms the basis for our testing procedure. Our test statistics are then constructed using the integrated moment restrictions that are equivalent to the CMR. We establish the asymptotic behavior of the test statistics under the null, the alternative, and the sequence of local alternatives converging to conditional independence at the parametric rate. Our tests are implemented with the assistance of a multiplier bootstrap. Monte Carlo simulations are conducted to evaluate the finite sample performance of the proposed tests. We apply our tests to examine the predictability of equity risk premium using variance risk premium for different horizons and find that there exist various degrees of nonlinear predictability at mid-run and long-run horizons.