REGRESSION THEORY FOR NEARLY COINTEGRATED TIME SERIES
近协整时间序列的回归理论AI 解读 ↓
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近协整时间序列的回归理论
- 研究问题
- 当时间序列仅接近协整而非严格协整时，常规协整方法的性质是否稳健，以协整为原假设的检验具有怎样的局部渐近功效？
- 方法与思路
- 作者提出近协整概念，将若干既有协整结果推广至近协整情形，刻画常规方法的性质，并推导五种检验的局部渐近功效函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述近协整概念及理论推广，分析常规协整方法的稳健性，并给出五种以协整为原假设的检验的局部渐近功效。
- 阅读关注点
- 应核对近协整的参数化方式及接近速度、回归估计的极限行为，以及五种检验的原假设、局部备择和功效函数的比较条件。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未给近协整定义、具体检验名单或功效公式；无法判断哪些方法更稳健及有限样本表现，也不能推断版本变化。
原文摘要
This paper proposes a notion of near cointegration and generalizes several existing results from the cointegration literature to the case of near cointegration. In particular, the properties of conventional cointegration methods under near cointegration are characterized, thereby investigating the robustness of cointegration methods. In addition, we obtain local asymptotic power functions of five cointegration tests that take cointegration as the null hypothesis.