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Testing Conditional Uncorrelatedness

机译:测试条件不相关

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摘要

We propose a nonparametric test for conditional uncorrelatedness in multiple-equation models such as seemingly unrelated regressions (SURs), multivariate volatility models, and vector autoregressions (VARs). Under the null hypothesis of conditional uncorrelatedness, the test statistic converges to the standard normal distribution asymptotically. We also study the local power property of the test. Simulation shows that the test behaves quite well in finite samples.
机译:我们提出了一种多参数模型中条件不相关性的非参数检验,例如看似不相关的回归(SUR),多元波动率模型和向量自回归(VAR)。在条件不相关的零假设下,检验统计量渐近收敛于标准正态分布。我们还研究了测试的局部功率特性。仿真表明,该测试在有限的样本中表现良好。

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