EFFICIENT DETRENDING IN COINTEGRATING REGRESSION
协整回归中的有效去趋势AI 解读 ↓
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协整回归中的有效去趋势
- 研究问题
- 在协整回归中，如何利用有效去趋势程序构造协整检验，并评估不同去趋势方式对渐近与有限样本表现的影响？
- 方法与思路
- 作者开发采用有效去趋势程序的修正协整检验，推导渐近理论，并通过蒙特卡洛实验比较去趋势程序和检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出修正检验及其渐近理论，并称该极限理论允许随样本量增大而越来越久远的初始条件影响。
- 阅读关注点
- 应核对有效性的定义、确定性趋势和初始条件的处理，以及模拟如何衡量不同去趋势程序下的检验表现。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未报告具体检验形式或模拟结果，不能据题名认定方法在所有初始条件和趋势设定下占优。
原文摘要
This paper studies efficient detrending in cointegrating regression and develops modified tests for cointegration that use efficient detrending procedures. Asymptotics for these tests are derived. Monte Carlo experiments are conducted to evaluate the detrending procedures in finite samples and to compare tests for cointegration based on different detrending procedures. The limit theory allows for increasingly remote initial condition effects as the sample size goes to infinity.