LAG Length Selection and the Construction of Unit Root Tests with Good Size and Power
滞后阶数选择与兼具良好尺寸和功效的单位根检验AI 解读 ↓
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滞后阶数选择与兼具良好尺寸和功效的单位根检验
- 研究问题
- 摘要研究误差的移动平均根接近负一时，如何选择增广自回归的滞后阶数，缓解传统信息准则选阶过低引起的单位根检验尺寸失真。
- 方法与思路
- 作者构造惩罚项随样本变化的修正信息准则，考虑自回归系数和的偏差及确定性成分，并结合局部渐近分析与 GLS 去趋势。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称修正信息准则显著改善 DFGLS 和可行点最优检验的模拟尺寸，并将 M 检验扩展至 GLS 去趋势情形，获得良好的尺寸与功效。
- 阅读关注点
- 核对惩罚项如何依赖样本与滞后阶数、确定性成分如何处理，以及移动平均根接近负一的框架和模拟设计是否符合应用场景。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体样本量、选阶范围及数值结果；所述改善依托特定局部渐近框架与模拟，不能据此保证所有误差过程下均有优势。
原文摘要
It is widely known that when there are errors with a moving-average root close to −1, a high order augmented autoregression is necessary for unit root tests to have good size, but that information criteria such as the AIC and the BIC tend to select a truncation lag (k) that is very small. We consider a class of Modified Information Criteria (MIC) with a penalty factor that is sample dependent. It takes into account the fact that the bias in the sum of the autoregressive coefficients is highly dependent on k and adapts to the type of deterministic components present. We use a local asymptotic framework in which the moving-average root is local to −1 to document how the MIC performs better in selecting appropriate values of k. In Monte-Carlo experiments, the MIC is found to yield huge size improvements to the DFGLS and the feasible point optimal PT test developed in Elliott, Rothenberg, and Stock (1996). We also extend the M tests developed in Perron and Ng (1996) to allow for GLS detrending of the data. The MIC along with GLS detrended data yield a set of tests with desirable size and power properties.