Can Economic Time Series Be Differenced to Stationarity?
经济时间序列能通过差分变得平稳吗？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：摘要明确研究宏观序列的自回归模型、单位根检验与非平稳性，直接属于宏观时间序列方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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经济时间序列能通过差分变得平稳吗？
- 研究问题
- 宏观经济序列的非平稳性是否能由固定单位根模型充分描述？当自回归根具有随机变动时，如何检验固定单位根这一原假设？
- 方法与思路
- 作者考虑允许自回归根随机变化的变系数自回归模型，构造固定单位根对均值为一的随机根的检验，推导渐近分布并应用于美国宏观序列。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型容纳比固定单位根更一般的非平稳形式；在通常被认为含固定单位根的美国宏观序列中，约半数拒绝固定单位根原假设。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对随机根过程的设定、渐近分布成立的条件、检验在有限样本中的表现，以及拒绝固定单位根与差分后平稳之间的逻辑关系。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体序列、样本、显著性水平或差分后的性质，备择假设表述还有重复；拒绝固定单位根本身不能判定差分是否能消除非平稳性。
原文摘要
This paper considers a class of nonstationary varying coefficient autoregressive models which allow stochastic variability in the autoregressive root. It is argued that such models provide a better description of the behaviour of macroeconomic variables than fixed unit root autoregressive models as they allow more general forms of nonstationarity. We construct a test of the null hypothesis of a fixed unit root against the alternative of a fixed unit root against the alternative of a randomized root with unit mean, and derive its asymptotic distribution. The test is applied to a number of U.S. macroeconomic series generally considered to contain fixed unit roots. We find that for about half of the series the fixed unit root null is rejected.