MIXED CAUSAL-NONCAUSAL AR PROCESSES AND THE MODELLING OF EXPLOSIVE BUBBLES
混合因果—非因果自回归过程与爆炸性泡沫建模AI 解读 ↓
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混合因果—非因果自回归过程与爆炸性泡沫建模
- 研究问题
- 具有厚尾误差的混合因果—非因果自回归过程如何生成局部爆炸性泡沫，其顺时间条件分布、波动特征及可估计表示有何性质？
- 方法与思路
- 作者在非高斯稳定误差及稳定分布吸引域条件下分析过程性质，研究最小二乘估计，构造综合检验，并用极端残差聚类区分过程类型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，顺时间条件分布尾部较误差更轻，因果表示存在 ARCH 效应；还给出最小二乘一致性、表示检验及过程类型判别方法。
- 阅读关注点
- 应核对两组误差分布假设各自支撑的结论、因果表示误差的依赖性、最小二乘适用条件，以及残差聚类判别的实施规则。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；稳定指数、检验条件和实证结果未说明，此处因果指时间方向而非处理效应，不能推断刊本变化。
原文摘要
Noncausal autoregressive models with heavy-tailed errors generate locally explosive processes and, therefore, provide a convenient framework for modelling bubbles in economic and financial time series. We investigate the probability properties of mixed causal-noncausal autoregressive processes, assuming the errors follow a stable non-Gaussian distribution. Extending the study of the noncausal AR(1) model by Gouriéroux and Zakoian (2017), we show that the conditional distribution in direct time is lighter-tailed than the errors distribution, and we emphasize the presence of ARCH effects in a causal representation of the process. Under the assumption that the errors belong to the domain of attraction of a stable distribution, we show that a causal AR representation with non-i.i.d. errors can be consistently estimated by classical least-squares. We derive a portmanteau test to check the validity of the estimated AR representation and propose a method based on extreme residuals clustering to determine whether the AR generating process is causal, noncausal, or mixed. An empirical study on simulated and real data illustrates the potential usefulness of the results.