SPURIOUS REGRESSION BETWEEN I (1) PROCESSES WITH INFINITE VARIANCE ERRORS
具有无限方差误差的 I(1) 过程之间的伪回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有无限方差误差的 I(1) 过程之间的伪回归
- 研究问题
- 当单整过程具有稳定分布误差、允许无限方差时，伪回归中的 t 统计量是否仍发散，其发散速度由什么决定？
- 方法与思路
- 作者分析带稳定分布误差的单整过程之间的伪回归，推导 t 统计量的发散速度，并与高斯误差情形比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，t 统计量仍以根号样本量速度发散，与高斯情形一致；作者据此强调序列的长期依赖而非误差矩条件的作用。
- 阅读关注点
- 应核对稳定分布参数、序列间关系和回归设定，以及 t 统计量的定义和发散结果所需的完整条件。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明稳定误差的具体限制及极限表达式，不能将结果推广到任意重尾过程或所有伪回归设定。
原文摘要
This paper considers spurious regression between integrated processes with stable errors. Our results show that the t -ratios diverge at the rate of √T, which is identical to what Phillips (1986, Journal of Econometrics 33, 311–340) has obtained for the Gaussian case. Therefore, it is the long memory in the dependent variable and regressors, instead of the moment conditions of the error terms, that causes the spurious regression.