BOOTSTRAP-ASSISTED UNIT ROOT TESTING WITH PIECEWISE LOCALLY STATIONARY ERRORS
分段局部平稳误差下的自助辅助单位根检验AI 解读 ↓
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分段局部平稳误差下的自助辅助单位根检验
- 研究问题
- 当误差的二阶或更高阶性质同时存在平滑变化与突变时，如何近似单位根检验的非枢轴零假设分布并开展推断？
- 方法与思路
- 作者用分段局部平稳过程描述误差，以相依野生自助法近似极限分布，并考察其与自回归筛法重着色的结合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了常规统计量的零假设极限分布并证明自助一致性；模拟还比较了不同重着色及自助方案。
- 阅读关注点
- 核对局部平稳、突变与依赖程度的限制，自助权重和带宽选择，以及自回归筛法重着色改善表现的适用情形。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未列出一致性的完整条件及模拟数值；文中关于非平稳场景下首次有效性的表述仍属作者主张。
原文摘要
In unit root testing, a piecewise locally stationary process is adopted to accommodate nonstationary errors that can have both smooth and abrupt changes in second- or higher-order properties. Under this framework, the limiting null distributions of the conventional unit root test statistics are derived and shown to contain a number of unknown parameters. To circumvent the difficulty of direct consistent estimation, we propose to use the dependent wild bootstrap to approximate the nonpivotal limiting null distributions and provide a rigorous theoretical justification for bootstrap consistency. The proposed method is compared through finite sample simulations with the recolored wild bootstrap procedure, which was developed for errors that follow a heteroscedastic linear process. Furthermore, a combination of autoregressive sieve recoloring with the dependent wild bootstrap is shown to perform well. The validity of the dependent wild bootstrap in a nonstationary setting is demonstrated for the first time, showing the possibility of extensions to other inference problems associated with locally stationary processes.