Time-Varying Vector Error-Correction Models: Estimation and Inference
时变向量误差修正模型：估计与推断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：摘要直接研究单位根、协整和误差修正动态，并提出时变参数与稳定性检验，对应时间序列和结构变化。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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时变向量误差修正模型：估计与推断
- 研究问题
- 如何在允许单位根与局部平稳过程共同作用的时变误差修正模型中，估计短期和长期关系并检验这些关系是否稳定？
- 方法与思路
- 作者建立时变 Granger 表示定理及渐近理论，提出系数估计与推断、滞后阶信息准则、协整秩检验和参数稳定性检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称形成了时变 VECM 的估计与检验框架，通过模拟检验理论，并应用于美国利率期限结构的理性预期假说。
- 阅读关注点
- 应核对时变系数和协整结构的限制、不同平稳性过程如何共存，以及协整秩选择和稳定性检验的有效性条件。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，不能确认同行评审或期刊接收；摘要未列出正则条件、估计细节或期限结构应用的具体结论。
原文摘要
This paper considers a time-varying vector error-correction model that allows for different time series behaviours (e.g., unit-root and locally stationary processes) to interact with each other to co-exist. From practical perspectives, this framework can be used to estimate shifts in the predictability of non-stationary variables, test whether economic theories hold periodically, etc. We first develop a time-varying Granger Representation Theorem, which facilitates the establishment of asymptotic properties for the model, and then propose estimation and inferential methods and theory for both short-run and long-run coefficients. We also propose an information criterion to estimate the lag length, a singular-value ratio test to determine the cointegration rank, and a hypothesis test to examine the parameter stability. To validate the theoretical findings, we conduct extensive simulations. Finally, we demonstrate the empirical relevance by applying the framework to investigate the rational expectations hypothesis of the U.S. term structure.