Bandwidth Selection, Prewhitening, and the Power of the Phillips-Perron Test
带宽选择、预白化与 Phillips–Perron 检验的功效AI 解读 ↓
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带宽选择、预白化与 Phillips–Perron 检验的功效
- 研究问题
- 在 Phillips–Perron 单位根检验中，核函数、数据驱动带宽和预白化如何影响创新方差的非参数估计及有限样本检验功效？
- 方法与思路
- 作者通过蒙特卡洛模拟比较核函数、带宽选择和预白化方案，并考察联合采用 Andrews 带宽程序与 Andrews–Monahan 预白化的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，核函数选择影响较小，数据驱动带宽和预白化可提高功效；两者联合使用表现较好，并与增广 Dickey–Fuller 检验比较。
- 阅读关注点
- 应核对数据生成过程、样本量、带宽与预白化设置，以及功效比较是否控制实际尺寸，明确相对 ADF 检验的比较范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；未给出模拟参数、尺寸偏差或具体功效数值，不能声称联合方案普遍占优，也不能推断版本变化。
原文摘要
This study examines several important practical issues concerning nonparametric estimation of the innovation variance for the Phillips-Perron (PP) test. A Monte Carlo study is conducted to evaluate the potential effects of kernel choice, databased bandwidth selection, and prewhitening on the power property of the PP test in finite samples. The Monte Carlo results are instructive. Although the kernel choice is found to make little difference, data-based bandwidth selection and prewhitening can lead to power gains for the PP test. The combined use of both the Andrews (1991, Ecpnometrica 59, 817–858) data-based bandwidth selection procedure and the Andrews and Monahan (1992, Econometrica 60, 953–966) prewhitening procedure performs particularly well. With the combined use of these two procedures, the PPtest displays relatively good power in comparison with the augmented Dickey-Fuller test.