Largevars: An R Package for Testing Large VARs for the Presence of Cointegration
Largevars：检验大型 VAR 协整关系的 R 包AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心是高维向量自回归中的非平稳性与协整检验，股票仅作为例子，因此选择时间序列方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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Largevars：检验大型 VAR 协整关系的 R 包
- 研究问题
- 当向量自回归模型的变量数量和样本长度都较大时，如何检验非平稳分量是否存在平稳线性组合，即协整关系？
- 方法与思路
- 作者实现基于大维度与大样本渐近理论的修正 Johansen 似然比检验，以 Airy_1 点过程部分和刻画零假设极限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要介绍 Largevars R 包，提供前十个部分和的模拟分位数并称精确到前三位数字，另展示股票数据与模拟例子。
- 阅读关注点
- 应核对维度和样本长度的渐近关系、滞后阶数的处理、检验统计量标准化，以及模拟分位数的精度定义。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明有限样本尺寸与功效，股票应用本身不足以推断金融预测能力。
原文摘要
Cointegration is a property of multivariate time series that determines whether its non-stationary, growing components have a stationary linear combination. Largevars R package conducts a cointegration test for high-dimensional vector autoregressions of order k based on the large N, T asymptotics of Bykhovskaya and Gorin (2022, 2025). The implemented test is a modification of the Johansen likelihood ratio test. In the absence of cointegration the test converges to the partial sum of the Airy_1 point process, an object arising in random matrix theory. The package and this article contain simulated quantiles of the first ten partial sums of the Airy_1 point process that are precise up to the first 3 digits. We also include two examples using Largevars: an empirical example on S&P100 stocks and a simulated VAR(2) example.