Semiparametric inference in multivariate fractionally cointegrated systems
多变量分数协整系统的半参数推断AI 解读 ↓
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多变量分数协整系统的半参数推断
- 研究问题
- 在积分阶数可能未知、不可观测平稳输入具有非参数谱密度时，如何估计分数协整参数并检验其线性约束？
- 方法与思路
- 作者研究逆谱加权估计及使用零频谱估计的非加权估计，为两类估计构造瓦尔德检验，并进行模拟和经验示例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两类瓦尔德统计量在所述一般条件下均有标准卡方零假设极限，适用于强协整、弱协整及二者混合的系统。
- 阅读关注点
- 应核对积分阶数处理、谱估计与带宽条件，尤其关注强弱协整分界附近的理论适用范围和有限样本检验表现。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未列出一般条件或模拟数值；积分阶数差恰为二分之一的边界情形是否涵盖，摘要未说明。
原文摘要
A semiparametric multivariate fractionally cointegrated system is considered, integration orders possibly being unknown and I(0) unobservable inputs having nonparametric spectral density. Two estimates of the vector of cointegrating parameters [nu] are considered. One involves inverse spectral weighting and the other is unweighted but uses a spectral estimate at frequency zero. Both corresponding Wald statistics for testing linear restrictions on [nu] are shown to have a standard null [chi]2 limit distribution under quite general conditions. Notably, this outcome is irrespective of whether cointegrating relations are "strong" (when the difference between integration orders of observables and cointegrating errors exceeds 1/2), or "weak" (when that difference is less than 1/2), or when both cases are involved. Finite-sample properties are examined in a Monte Carlo study and an empirical example is presented.