Tests of seasonal integration and cointegration in multivariate unobserved component models
多变量不可观测成分模型的季节整合与协整检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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多变量不可观测成分模型的季节整合与协整检验
- 研究问题
- 在多变量不可观测成分模型中，如何检验确定性季节模式与季节整合，并判断季节频率是否存在共同非平稳成分？
- 方法与思路
- 作者先在高斯独立同分布扰动及确定性趋势下推导局部最优不变检验，再扩展至随机趋势、弱依赖误差等设定。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提供检验的渐近表示和临界值，并以模拟及欧元区四国工业生产展示季节协整与共同季节成分的分析。
- 阅读关注点
- 应核对两个原假设的准确形式、季节频率的处理、扩展设定下的渐近理论，以及有限样本检验的尺寸和功效。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；具体临界值和有限样本结果未说明，国家间季节协整结论仅限所述应用，不能推断版本变化。
原文摘要
Abstract This paper considers tests of seasonal integration and cointegration for multivariate unobserved component models. First, the locally best invariant (LBI) test of the null hypothesis of a deterministic seasonal pattern against the alternative of seasonal integration is derived for a model with Gaussian i.i.d. disturbances and deterministic trend. Then the null hypothesis of seasonal cointegration is considered and a test for common nonstationary components at the seasonal frequencies is proposed. The tests are subsequently generalized to account for stochastic trends, weakly dependent errors and unattended unit roots. Asymptotic representations and critical values of the tests are provided, while the finite sample performance is evaluated by Monte Carlo simulation experiments. Finally, the tests are applied to the series of industrial production of the four largest countries of the European Monetary Union. It is found that Germany does not appear to cointegrate with the other countries at most seasonal frequencies, while there seems to exist a common nonstationary seasonal component between France, Italy and Spain. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.