The spurious effect of unit roots on vector autoregressions
单位根对向量自回归的伪影响AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究 VAR 中的区块外生性检验，并分析随机游走和单位根影响，直接对应 VAR 与时间序列。
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单位根对向量自回归的伪影响
- 研究问题
- 在 VAR 中加入与原变量统计独立的随机游走，是否会导致区块外生性检验失真，这一影响如何随原变量平稳性改变？
- 方法与思路
- 作者对区块外生性的 Wald 检验进行渐近分析，区分原变量平稳与非平稳情形，并报告非标准极限分布的模拟临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称原变量非平稳时检验不服从通常的渐近卡方分布，所推导分布不含干扰参数；原变量平稳时仍保持卡方极限。
- 阅读关注点
- 应核对 VAR 的具体设定、区块外生性约束及非平稳条件，以及非标准分布的形式、模拟临界值和检验实施方法。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，未核验全文或其他版本；摘要未说明模型维度、滞后阶数及临界值数值，不能推广到任意 VAR。
原文摘要
This paper analyzes whether inclusion of a statistically independent random walk in a vector autoregression can result in spurious inference. The problem was raised originally by Ohanian (1988). In a Monte Carlo simulation based on the VAR's estimated by Sims (1980, 1982), Ohanian found that ‘block exogeneity’ of the genuine variables with respect to an artificially generated random walk variable was rejected too often. In the present paper we attempt a full analytical study of this problem. It can be shown that if the genuine variables are nonstationary, the Wald statistic for testing the ‘block exogeneity’ hypothesis does not have the usual asymptotic chi-square distribution. The derived asymptotic distribution is free of nuisance parameters so that we can unambiguously determine the effect of including the random walk. Some simulated critical values for the asymptotic distribution are reported. Interestingly, it can also be shown that if the genuine variables of the model are stationary, the asymptotic distribution is still chi-square in spite of the inclusion of the random walk.