Bubble testing under polynomial trends
多项式趋势下的泡沫检验AI 解读 ↓
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多项式趋势下的泡沫检验
- 研究问题
- 多项式趋势是否会使常用右尾单位根检验误报爆炸性，能否调整检验以区分趋势增长与温和爆炸过程？
- 方法与思路
- 作者推导多项式趋势数据下含截距AR(1)回归系数的渐近理论，提出在AR(2)回归中实施右尾单位根检验的新程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新程序在所研究的多项式趋势下不显示爆炸性，而对温和爆炸过程能检出证据；美国房地产应用中传统方法标记的负泡沫均不再被标记。
- 阅读关注点
- 应核对多项式趋势的具体形式、温和爆炸过程设定、AR(2)检验与临界值构造，以及房地产泡沫时段的判定规则。
- 阅读边界
- 摘要未给出趋势阶数范围、定理条件或检验功效数值；未检出爆炸性不等于证明不存在泡沫，房地产结果限于所研究样本。
原文摘要
Summary This paper develops the asymptotic theory of the least squares estimator of the autoregressive (AR) coefficient in an AR(1) regression with intercept when data is generated from a polynomial trend model in different forms. It is shown that the commonly used right-tailed unit root tests tend to favour the explosive alternative. A new procedure, which implements the right-tailed unit root tests in an AR(2) regression, is proposed. It is shown that, when the data generating process has a polynomial trend, the test statistics based on the new procedure cannot find evidence of explosiveness. Whereas, when the data generating process is mildly explosive, the new procedure finds evidence of explosiveness. Hence, it enables robust bubble testing under polynomial trends. Empirical application of the proposed procedure using data from the US real estate market reveals some interesting findings. In particular, all the negative bubble episodes flagged by the traditional method are no longer regarded as bubbles by the new procedure.