Quantile Granger Causality in the Presence of Instability
存在不稳定性时的分位数格兰杰因果检验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：摘要直接研究不稳定时间序列中的分位数格兰杰因果及因果状态的时间定位。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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存在不稳定性时的分位数格兰杰因果检验
- 研究问题
- 在关系可能不稳定的时间序列中，如何针对单个或连续多个分位数检验格兰杰因果，并进一步定位因果关系的时期？
- 方法与思路
- 作者构造分位数格兰杰因果检验统计量，分析固定与局部备择下的性质，并在极限分布含干扰参数时使用自助法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验具有一致性和局部检验力，部分情形下具有枢轴性，自助法有效，并提出识别因果状态时点的程序。
- 阅读关注点
- 应核对不稳定性的允许形式、分位数范围与检验假设，检查自助法适用条件及因果状态时点程序的统计保证。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列明正则条件和数值表现，格兰杰因果不能直接视为干预因果。
原文摘要
We propose a new framework for assessing Granger causality in quantiles in unstable environments, for a fixed quantile or over a continuum of quantile levels. Our proposed test statistics are consistent against fixed alternatives, they have nontrivial power against local alternatives, and they are pivotal in certain important special cases. In addition, we show the validity of a bootstrap procedure when asymptotic distributions depend on nuisance parameters. Monte Carlo simulations reveal that the proposed test statistics have correct empirical size and high power, even in absence of structural breaks. Moreover, a procedure providing additional insight into the timing of Granger causal regimes based on our new tests is proposed. Finally, an empirical application in energy economics highlights the applicability of our method as the new tests provide stronger evidence of Granger causality.