Periodic Cointegration: Representation and Inference
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周期协整：表示与推断
- 研究问题
- 对于非平稳季节性时间序列，若长期关系和调整速度均随季节改变，应如何定义、估计和检验稳定关系？
- 方法与思路
- 作者构建长期效应与调整参数随季节变化的误差修正模型，提出周期协整检验、参数估计及跨季节恒定性检验程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称定义并区分周期协整与季节协整，给出序贯推断程序，辅以有限的蒙特卡洛实验和瑞典总消费应用。
- 阅读关注点
- 应核对周期协整与季节协整的精确定义、序贯检验步骤、参数归一化，以及季节间参数限制的检验条件。
- 阅读边界
- 摘要未提供检验分布、识别条件或应用结果；模拟被明确描述为有限规模，不能仅据摘要判断广泛的有限样本可靠性。
原文摘要
This paper considers a new approach to the analysis of stable relationships between nonstationary seasonal time series. The basis of this approach is an error correction model in which both long-run effects and adjustment parameters are allowed to vary per season. First, we discuss theoretical arguments for such a periodic error correction model. We define periodic cointegration and compare this to the concept of seasonal cointegration. Next, we analyze statistical inference in the periodic error correction model. A sequential procedure is proposed, consisting of a test for periodic cointegration, an estimator of the cointegration parameters and adjustment coefficients, and a class of tests for the hypothesis that some of the parameters are constant over the seasons. The finite sample behavior of the proposed test statistics is analyzed in a limited Monte Carlo exercise. We conclude the paper with an application to a model of aggregate Swedish consumption. Copyright 1995 by MIT Press.