Efficient estimation and testing of cointegrating vectors in the presence of deterministic trends
存在确定性趋势时协整向量的有效估计与检验AI 解读 ↓
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存在确定性趋势时协整向量的有效估计与检验
- 研究问题
- 数据含确定性趋势时，如何有效估计协整向量并进行推断？趋势是否纳入水平回归，以及如何去趋势，会怎样影响检验分布？
- 方法与思路
- 作者考察含确定性趋势的协整模型，建议在水平回归中排除趋势，并提出完全修正检验及检验趋势排除有效性的卡方检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，排除趋势可实现最高效率，完全修正统计量渐近服从卡方分布；常规协整检验的分布取决于解释变量趋势和去趋势方式。
- 阅读关注点
- 应核对排除趋势达到最高效率的条件、完全修正统计量的构造，以及不同趋势设定和去趋势方法如何进入渐近分布。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法判断趋势排除建议的完整适用条件、检验的有限样本表现，也不能推断后续刊本变化。
原文摘要
Estimation and inference in cointegrated models is examined in the presence of deterministic trends in the data. It is suggested that trends be excluded in the levels regression for maximal efficiency. Fully modified test statistics are asymptotically chi-square. A chi-square test for the validity of trend exclusion is presented. The asymptotic distributions of standard cointegration test statistics are shown to depend both upon regressor trends and estimation detrending methods.