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Finite Sample Performance in Cointegration Analysis of Nonlinear Time Series with Long Memory

机译:具有长记忆的非线性时间序列的协整分析中的有限样本性能

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摘要

Nonlinear functions of multivariate financial time series can exhibit long memory and fractional cointegration. However, tools for analysing these phenomena have principally been justified under assumptions that are invalid in this setting. Determination of asymptotic theory under more plausible assumptions can be complicated and lengthy. We discuss these issues and present a Monte Carlo study, showing that asymptotic theory should not necessarily be expected to provide a good approximation to finite-sample behavior.
机译:多元金融时间序列的非线性函数可以表现出长记忆性和分数协整性。但是,用于分析这些现象的工具主要是根据在这种情况下无效的假设进行证明的。在更合理的假设下确定渐近理论可能是复杂而漫长的。我们讨论了这些问题,并进行了蒙特卡洛研究,表明渐近理论不一定可以期望提供有限样本行为的良好近似。

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