A RESIDUAL-BASED TEST FOR STOCHASTIC COINTEGRATION
基于残差的随机协整检验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：摘要核心是随机单整、协整和非平稳异方差检验，利率应用不足以额外推断资产定价贡献。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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基于残差的随机协整检验
- 研究问题
- 研究在允许非平稳异方差的非线性框架中，如何检验随机协整，并进一步区分平稳协整与异方差替代情形。
- 方法与思路
- 作者在修改后的随机单整与协整框架下提出残差检验，推导各自原假设下的分布和备择下一致性，并提供模拟及应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提出随机协整检验及辅助的平稳协整检验，建立渐近分布与一致性，并应用于利率期限结构。
- 阅读关注点
- 应核对随机协整和非平稳异方差的定义、两个检验的原假设关系，以及残差估计误差和期限结构应用的解释。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定异方差的具体形式、检验适用条件及实证结论；模拟表现也未提供可核对的数值。
原文摘要
We consider the problem of hypothesis testing in a modified version of the stochastic integration and cointegration framework of Harris, McCabe, and Leybourne (2002, Journal of Econometrics 111, 363–384). This nonlinear setup allows for volatility in excess of that catered for by the standard integration/cointegration paradigm through the introduction of nonstationary heteroskedasticity. We propose a test for stochastic cointegration against the alternative of no cointegration and a secondary test for stationary cointegration against the heteroskedastic alternative. Asymptotic distributions of these tests under their respective null hypotheses are derived, and consistency under their respective alternatives is established. Monte Carlo evidence suggests that the tests will perform well in practice. An empirical application to the term structure of interest rates is also given.We are most grateful to the Associate Editor and two anonymous referees for providing helpful comments on earlier versions of this paper.