Approximate Bayes factors for unit root testing
单位根检验的近似贝叶斯因子AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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单位根检验的近似贝叶斯因子
- 研究问题
- 能否为金融时间序列的单位根假设提供易实施的贝叶斯检验，并减少参数先验设定的负担，同时维持可接受的错误率？
- 方法与思路
- 作者以贝叶斯信息准则近似贝叶斯因子，构造单位根检验，并通过模拟和实际汇率应用与贝叶斯及非贝叶斯方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法无需显式指定模型参数的先验，具有实用性，且模拟与汇率应用结果同所比较的其他方法高度一致。
- 阅读关注点
- 应核对单位根边界下信息准则近似的依据、模型与确定性项设定，以及错误率指标和与其他方法的一致性如何衡量。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未列出所需假设、错误率数值或近似有效性的具体范围。
原文摘要
This paper introduces a feasible and practical Bayesian method for unit root testing in financial time series. We propose a convenient approximation of the Bayes factor in terms of the Bayesian Information Criterion as a straightforward and effective strategy for testing the unit root hypothesis. Our approximate approach relies on few assumptions, is of general applicability, and preserves a satisfactory error rate. Among its advantages, it does not require the prior distribution on model's parameters to be specified. Our simulation study and empirical application on real exchange rates show great accordance between the suggested simple approach and both Bayesian and non-Bayesian alternatives.