Statistical Properties of the Two-Stage Least Squares Estimator Under Cointegration
协整下两阶段最小二乘估计量的统计性质AI 解读 ↓
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协整下两阶段最小二乘估计量的统计性质
- 研究问题
- 当动态联立模型中的变量非平稳且存在协整时，结构方程的2SLS估计和常规Wald型检验是否仍可使用？
- 方法与思路
- 作者推导动态联立模型中单个方程2SLS估计量的极限性质，并讨论非平稳与协整对协方差估计及假设检验的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所研究的结构方程框架内，常规渐近协方差公式和Wald型统计量仍是良好近似，识别与估计问题仍居核心。
- 阅读关注点
- 应核对联立系统设定、方程识别、工具变量及协整结构所需条件，并确认常规推断结论适用于哪些参数与假设。
- 阅读边界
- 摘要未列出定理条件和例外情形；不能据此断言任意非平稳回归、任意工具变量或所有协整系统均可直接使用常规推断。
原文摘要
We derive the limiting properties of the two-stage least squares estimator of an equation in a dynamic simultaneous model when variables are nonstationary and cointegrated. The implication on hypothesis testing is also discussed. It is shown that in a structural equation approach what one needs to worry about are the classical issues of identification and estimation, not nonstationarity and cointegration. Conventional formulae for computing the asymptotic covariance of the 2SLS estimator and the Wald-type test statistics remain good approximations despite the fact that variables may be integrated.