A residual-based ADF test for stationary cointegration in I ( 2 ) settings
I(2) 环境中平稳协整的残差 ADF 检验AI 解读 ↓
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I(2) 环境中平稳协整的残差 ADF 检验
- 研究问题
- 当系统同时包含 I(2) 与 I(1) 变量时，如何检出平稳协整，并处理多重协整及残差方法对部分备择功效不足的问题？
- 方法与思路
- 作者构造残差型增广 Dickey–Fuller 统计量，推导原假设极限分布和临界值，再据此设计无平稳协整的检验程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，统计量对包含 I(2) 变量一阶差分的多重协整备择具有一致性，并提出程序应对残差检验对部分相关备择的功效缺陷。
- 阅读关注点
- 应核对协整关系的设定、残差回归与滞后选择、临界值对应的情形，以及组合检验如何应对原残差方法的功效不足。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断所覆盖备择的完整范围、临界值数值及实证解释；具体条件未说明，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
We propose a residual-based augmented Dickey–Fuller (ADF) test statistic that allows for detection of stationary cointegration within a system that may contain both I(2) and I(1) observables. The test is also consistent under the alternative of multicointegration, where first differences of the I(2) observables enter the cointegrating relationships. We find the null limiting distribution of this statistic and justify why our proposal improves over related approaches. Critical values are computed for a variety of situations. Additionally, building on this ADF test statistic, we propose a procedure to test the null of no stationary cointegration which overcomes the drawback, suffered by any residual-based method, of the lack of power with respect to some relevant alternatives. Finally, a Monte Carlo experiment is carried out and an empirical application is provided as an illustrative example.