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分类依据与纠错

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PIERRE PERRON

时间序列回归中的单位根检验

研究问题
在允许弱依赖及异质分布的时间序列中,如何检验单位根,并区分单位根非平稳与围绕确定性趋势的平稳?
方法与思路
作者对干扰参数采取非参数处理,允许拟合漂移与时间趋势,推导原假设和局部备择下分布并进行有限样本模拟。
材料陈述的贡献
摘要称,论文提出适用于较广模型类的单位根检验,并利用局部渐近功效函数与 Dickey–Fuller 方法比较。
阅读关注点
应核对弱依赖与异质分布条件、干扰参数的估计方式,以及漂移和趋势设定如何影响临界值与局部功效比较。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明;适用数据类别仍有未列条件,摘要未给模拟数值或普遍功效优势。

原文摘要

This paper proposes new tests for detecting the presence of a unit root in quite general time series models. Our approach is nonparametric with respect to nuisance parameters and thereby allows for a very wide class of weakly dependent and possibly heterogeneously distributed data. The tests accommodate models with a fitted drift and a time trend so that they may be used to discriminate between unit root nonstationarity and stationarity about a deterministic trend. The limiting distributions of the statistics are obtained under both the unit root null and a sequence of local alternatives. The latter noncentral distribution theory yields local asymptotic power functions for the tests and facilitates comparisons with alternative procedures due to Dickey & Fuller. Simulations are reported on the performance of the new tests in finite samples.

笔记与分组