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【24h】

Semi-nonparametric cointegration testing

机译:半非参数协整测试

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摘要

This paper considers a semi-nonparametric cointegration test. The test uses the LM-testing principle. The score function needed for the LM-test is estimated from the data using an expansion of the density around a Student t distribution. In this way,we capture both the possible fat-tailedness and the skewness of the innovation, process. Using a Monte Carlo experiment, we show that the semi-nonparametric cointegration test has good size and power properties over a broad class of distributions for the innovation process. We also investigate the effect of order selection of the underlying VAR on inference. The complete methodology is illustrated using an interest rate example.
机译:本文考虑了半非参数协整检验。该测试使用LM测试原理。 LM测试所需的得分函数是使用围绕Student t分布的密度扩展从数据中估计的。这样,我们既捕获了可能的胖尾现象,又捕获了创新过程的偏斜度。使用蒙特卡洛实验,我们证明了半非参数协整检验在创新过程的广泛分布类别中具有良好的尺寸和幂性质。我们还研究了基础VAR的顺序选择对推理的影响。使用利率示例说明完整的方法。

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