Estimation and Inference in Threshold Predictive Regression Models with Locally Explosive Regressors
局部爆炸解释变量下门限预测回归模型的估计与推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究局部单位根预测变量的时间序列推断，并直接应用于股票收益指数的可预测性检验。
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局部爆炸解释变量下门限预测回归模型的估计与推断
- 研究问题
- 研究当预测变量具有混合随机局部单位根行为时，门限预测回归应如何估计与检验，以及股票收益可预测性是否随状态变化。
- 方法与思路
- 作者在门限效应递减的原假设下，推导最小二乘及既有工具变量估计量的渐近分布，并通过模拟评估估计量和可预测性检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，框架用于股票收益指数以识别特定时期的可预测状态，并特别研究经济政策不确定性的作用，未报告具体效应数值。
- 阅读关注点
- 应核对随机局部单位根与局部爆炸设定、门限参数处理、递减效应的渐近尺度，以及股票应用中的预测评价和状态划分。
- 阅读边界
- 所据版本为 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未列出渐近条件或应用结果，不能判断样本外预测是否改善。
原文摘要
In this paper, we study the estimation of the threshold predictive regression model with hybrid stochastic local unit root predictors. We demonstrate the estimation procedure and derive the asymptotic distribution of the least square estimator and the IV based estimator proposed by Magdalinos and Phillips (2009), under the null hypothesis of a diminishing threshold effect. Simulation experiments focus on the finite sample performance of our proposed estimators and the corresponding predictability tests as in Gonzalo and Pitarakis (2012), under the presence of threshold effects with stochastic local unit roots. An empirical application to stock return equity indices, illustrate the usefulness of our framework in uncovering regimes of predictability during certain periods. In particular, we focus on an aspect not previously examined in the predictability literature, that is, the effect of economic policy uncertainty.