Residual-Based Tests for Normality in Autoregressions: Asymptotic Theory and Simulation Evidence
自回归模型中基于残差的正态性检验：渐近理论与模拟证据AI 解读 ↓
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自回归模型中基于残差的正态性检验：渐近理论与模拟证据
- 研究问题
- 当变量可能单整或协整时，VAR 与 VEC 模型的残差 Jarque–Bera 正态性检验是否仍具渐近有效性，小样本表现如何？
- 方法与思路
- 作者给出可能单整或协整的非受限 VAR 与 VEC 模型中检验渐近有效性的证明，并为平稳 VAR 和 VEC 提出自助临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，自助版本在小样本中比渐近版本准确得多，即使过程的根接近单位根；渐近有效性的结论也涵盖所述非平稳模型。
- 阅读关注点
- 应核对误差分布与矩条件、协整秩和滞后阶数的处理，以及自助样本的生成方式、适用模型和小样本比较所用指标。
- 阅读边界
- 摘要未列出理论条件与模拟设置；自助法建议针对平稳 VAR 和 VEC，未说明其对一般非平稳、非受限 VAR 的适用性。
原文摘要
Existing results for the asymptotic validity of the Jarque-Bera test in vector autoregressive (VAR) models assume stationarity. In applied work, however, researchers often work with possibly integrated and cointegrated process. We prove the asymptotic validity of the Jarque-Bera test for vector error-correction (VEC) models and for unrestricted VAR models with possibly integrated or cointegrated variables. We also propose the use of bootstrap critical values in stationary VAR models and in VEC models. We show that the bootstrap version of the Jarque-Bera test is considerably more accurate in small samples than the asymptotic test, even for processes with roots close to unity.