TESTING FOR COEFFICIENT RANDOMNESS IN LOCAL-TO-UNITY AUTOREGRESSIONS
局部单位根自回归中的系数随机性检验AI 解读 ↓
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局部单位根自回归中的系数随机性检验
- 研究问题
- 在自回归系数局部接近单位根时，如何检验系数是否随机，并避免随机系数与扰动相关导致的功效下降？
- 方法与思路
- 作者分析系数与扰动相关性对既有检验的影响，提出功效对该相关性稳健的检验，并给出处理序列相关和条件异方差的修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称既有检验在中高相关性下可能功效较差，新检验具有更好的大样本和有限样本功效，修正版允许更复杂扰动。
- 阅读关注点
- 应核对局部单位根与系数随机性的尺度设定、相关性进入极限理论的方式，以及修正版的尺寸和功效适用条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，检验构造、具体条件及功效差异数值未说明；不能声称在所有过程下更优或推断刊本变化。
原文摘要
This study proposes a test for coefficient randomness in autoregressive models where the autoregressive coefficient is local to unity, which is empirically relevant given earlier work. Under this specification, we analyze the effect of the correlation between the random coefficient and disturbance on the properties of tests, a matter that remains largely unexplored in the literature. Our analysis reveals that tests proposed in earlier studies can have poor power when the correlation is moderate to large. The test proposed here is designed to have power functions robust to the correlation. A modified version of the test is suggested that can be applied when the disturbance is serially correlated and conditionally heteroskedastic. The test is shown to have better power properties than existing ones in large and finite samples.