Nonstationarity in time series of state densities
状态密度时间序列的非平稳性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究密度的时间序列非平稳性，并直接分析个人收入等经济变量的分布。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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状态密度时间序列的非平稳性
- 研究问题
- 如何分析由经济变量横截面分布或期内分布构成的密度时间序列，并识别其非平稳性与潜在单位根来源？
- 方法与思路
- 作者将密度视为 Hilbert 空间随机变量，结合函数型时间序列、函数主成分及方差算子广义特征值进行检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到检验统计量的渐近零假设分布并制表，收入横截面密度与股票收益月内密度的应用显示较强持续性。
- 阅读关注点
- 应核对密度估计误差如何处理、主成分选择和方差算子标准化方式，以及强持续性与单位根结论如何区分。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定函数空间条件、检验功效或持续性强度；应用结论不宜扩展至所有分布时间序列。
原文摘要
This paper proposes a new framework to analyze the nonstationarity in the time series of state densities, representing either cross-sectional or intra-period distributions of some underlying economic variables. We regard each state density as a realization of Hilbertian random variable, and use a functional time series model to fit a given time series of state densities. This allows us to explore various sources of the nonstationarity of such time series. The potential unit roots are identified through functional principal component analysis, and subsequently tested by the generalized eigenvalues of leading components of normalized estimated variance operator. The asymptotic null distribution of the test statistic is obtained and tabulated. We use the methodology developed in the paper to investigate the state densities given by the cross-sectional distributions of individual earnings and the intra-month distributions of stock returns. We find some clear evidence for the presence of strong persistency in their time series.