Likelihood-Based Cointegration Analysis in Panels of Vector Error-Correction Models
向量误差修正模型面板的似然协整分析AI 解读 ↓
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向量误差修正模型面板的似然协整分析
- 研究问题
- 在多个向量误差修正模型组成的面板中，如何检验各个体是否具有共同协整秩，并容许协整向量同质或异质及横截面维度扩展？
- 方法与思路
- 作者构造共同协整秩的似然比检验，分别处理同质与异质协整向量；先给出固定个体数下的极限分布，再扩展到无限横截面维度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，极限分布由 Johansen 迹统计量的极限行为相加得到；三个欧洲国家的面板分析对货币汇率模型比逐国分析更为支持。
- 阅读关注点
- 应核对共同协整秩与协整向量同质性的区别、跨个体依赖处理，以及时间和横截面增长的条件；应用中还需查看货币基本面的设定。
- 阅读边界
- 摘要未说明跨个体相关性假设、无限横截面情形的具体渐近安排或实证检验数值；面板证据较强不能据此认定模型普遍成立。
原文摘要
panels of a fixed number of vector error-correction (VEC) models. We obtain likelihood ratio statistics to test for a common cointegration rank across the individual VEC models with both heterogeneous and homogeneous cointegrating vectors. Their limiting distributions are a summation of the limiting behavior of Johansen trace statistics. We extend the asymptotic distribution theory to cover the case of an infinite cross-sectional dimension. We apply the framework to a dataset of exchange rates and appropriate monetary fundamentals. We find evidence for the validity of the monetary exchange rate model within a panel of VEC models for three major European countries, whereas the results based on individual VEC models for each of these countries separately are less supportive.