Unit Root Tests in ARMA Models with Data-Dependent Methods for the Selection of the Truncation Lag
ARMA 模型单位根检验中的数据驱动截断滞后选择AI 解读 ↓
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ARMA 模型单位根检验中的数据驱动截断滞后选择
- 研究问题
- 一般 ARMA 模型的 Said–Dickey 单位根检验中，截断滞后如何选择，数据驱动规则怎样影响渐近性质及有限样本表现？
- 方法与思路
- 作者比较信息准则与逐步检验额外滞后系数的选择规则，分析所选滞后及单位根检验的渐近性质，并进行有限样本模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称数据驱动规则优于仅按样本量确定滞后的规则；模拟支持序贯检验，其检验水平扭曲较小而功效相近。
- 阅读关注点
- 应核对最大候选滞后、序贯检验阈值、各规则的渐近条件，以及模拟中误差结构和样本量对水平与功效的影响。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未列明理论条件与模拟设计，不能把比较结论推广至所有过程。
原文摘要
We analyze the choice of the truncation lag in the context of the Said-Dickey test for the presence of a unit root in a general autoregressive moving average model. It is shown that a deterministic relationship between the truncation lag and the sample size is dominated by data-dependent rules that take sample information into account. In particular, we study data-dependent rules that are not constrained to satisfy the lower bound condition imposed by Said-Dickey. Akaike's information criterion falls into this category. The analytical properties of the truncation lag selected according to a class of information criteria are compared to those based on sequential testing for the significance of coefficients on additional lags. The asymptotic properties of the unit root test under various methods for selecting the truncation lag are analyzed, and simulations are used to show their distinctive behavior in finite samples. Our results favor methods based on sequential tests over those based on information criteria, because the former show less size distortions and have comparable power.