NUMERICAL DISTRIBUTION FUNCTIONS OF FRACTIONAL UNIT ROOT AND COINTEGRATION TESTS
分数阶单位根与协整检验的数值分布函数AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究分数阶单位根与协整秩检验，属于时间序列推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
分数阶单位根与协整检验的数值分布函数
- 研究问题
- 分数阶单位根和协整秩似然比检验的渐近分布依赖连续参数时，如何获得实用临界值与 P 值，并处理数值拟合的模型不确定性？
- 方法与思路
- 作者通过模拟计算渐近分布，以响应面回归拟合数值分布函数，并用模型平均处理设定不确定性，提供按维度和参数计算的程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法处理了连续参数使简单制表不可行的问题；所提供程序可根据问题维度与参数值输出临界值或渐近 P 值。
- 阅读关注点
- 核对模拟精度、响应面覆盖的参数范围和模型平均方案，尤其检查参数估计误差如何影响所计算的临界值与 P 值。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定数值逼近误差、可用参数范围及程序获取方式；渐近分布的计算不直接保证小样本准确性。
原文摘要
SUMMARY We calculate, by simulations, numerical asymptotic distribution functions of likelihood ratio tests for fractional unit roots and cointegration rank. Because these distributions depend on a real‐valued parameter b which must be estimated, simple tabulation is not feasible. Partly owing to the presence of this parameter, the choice of model specification for the response surface regressions used to obtain the numerical distribution functions is more involved than is usually the case. We deal with model uncertainty by model averaging rather than by model selection. We make available a computer program which, given the dimension of the problem, q , and a value of b , provides either a set of critical values or the asymptotic P ‐value for any value of the likelihood ratio statistic. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.