Functional-coefficient cointegration models
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函数系数协整模型
- 研究问题
- 当协整系数受信息性协变量影响并可能随时间变化时，如何建立比固定系数协整更灵活的模型并开展估计与检验？
- 方法与思路
- 作者提出包含传统协整为特例的函数系数模型，研究核与局部多项式估计，并基于估计系数构造稳定性和协整检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该模型补充固定系数协整框架，并推导估计量及检验统计量的极限分布，提供协整参数不稳定性的推断程序。
- 阅读关注点
- 应核对协变量与非平稳序列的关系、函数系数识别条件、带宽选择，以及参数不稳定与无协整原假设的区别。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要；具体随机过程条件、带宽限制和检验表现未说明，系数可变也不能直接等同于离散结构突变。
原文摘要
This paper studies estimation and inference of functional coefficient cointegration models. The proposed model offers a more flexible structure of cointegration where the value of cointegrating coefficients may be affected by informative covariates and thus may vary over time. The model may be viewed as a stochastic cointegration model and includes the conventional cointegration model as a special case. The proposed new model provides a useful complement to the conventional fixed coefficient cointegration models. Both kernel and local polynomial estimators are investigated. Inference procedures for instability of cointegrating parameters and a test for cointegration are proposed based on the functional-coefficient estimates. Limiting distributions of the estimates and testing statistics are derived.