Predictability Tests Robust against Parameter Instability
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究美国股票溢价可预测性、参数结构突变与非平稳预测变量，分别对应收益预测、结构变化和时间序列。
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对参数不稳定性稳健的可预测性检验
- 研究问题
- 当预测变量非平稳且回归参数可能发生结构突变时，如何联合检验可预测性与参数稳定性，并控制持久性带来的干扰？
- 方法与思路
- 作者基于工具变量构造方法研究 OLS 与 IVX 的 Wald 型统计量，推导渐近分布，并用蒙特卡洛和自助法考察检验表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称 OLS 检验的极限分布依赖持久性干扰参数，而 IVX 检验在特定参数限制下可消除该影响，并提供美国股票溢价应用。
- 阅读关注点
- 应核对非平稳预测变量的设定、IVX 消除持久性影响所需限制，以及上确界统计量与自助法临界值的理论和有限样本依据。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能确认同行评审或期刊接收；摘要未说明具体参数限制，也不足以判断 IVX 在所有突变情形下均稳健。
原文摘要
We consider Wald type statistics designed for joint predictability and structural break testing based on the instrumentation method of Phillips and Magdalinos (2009). We show that under the assumption of nonstationary predictors: (i) the tests based on the OLS estimators converge to a nonstandard limiting distribution which depends on the nuisance coefficient of persistence; and (ii) the tests based on the IVX estimators can filter out the persistence under certain parameter restrictions due to the supremum functional. These results contribute to the literature of joint predictability and parameter instability testing by providing analytical tractable asymptotic theory when taking into account nonstationary regressors. We compare the finite-sample size and power performance of the Wald tests under both estimators via extensive Monte Carlo experiments. Critical values are computed using standard bootstrap inference methodologies. We illustrate the usefulness of the proposed framework to test for predictability under the presence of parameter instability by examining the stock market predictability puzzle for the US equity premium.