Inference in Time Series Regression When the Order of Integration of a Regressor is Unknown
解释变量单整阶数未知时的时间序列回归推断AI 解读 ↓
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解释变量单整阶数未知时的时间序列回归推断
- 研究问题
- 时间序列回归中解释变量的单整阶数未知时，如何避免忽略单位根或先做单位根预检验所导致的第二阶段检验尺寸失真？
- 方法与思路
- 作者先分析两种常见处理的尺寸问题，再让第二阶段临界值连续依赖于能够提供单整阶数信息的第一阶段统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两种常见做法在经验上合理的情形下均有显著尺寸失真，而所提连续临界值程序具有正确渐近尺寸和良好局部功效。
- 阅读关注点
- 应核对第一阶段统计量及临界值函数的构造、适用的单整阶数范围，以及尺寸控制与局部功效结论的参数条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定临界值计算方法和有限样本表现；正确渐近尺寸不等于任意样本量下均精确控制尺寸。
原文摘要
The distribution of statistics testing restrictions on the coefficients in time series regressions can depend on the order of integration of the regressors. In practice, the order of integration is rarely known. We examine two conventional approaches to this problem — simply to ignore unit root problems or to use unit root pretests to determine the critical values for second-stage inference—and show that both exhibit substantial size distortions in empirically plausible situations. We then propose an alternative approach in which the second-stage critical values depend continuously on a first-stage statistic that is informative about the order of integration of the regressor. This procedure has the correct size asymptotically and good local asymptotic power.