关于无条件异方差下基于LAD的自适应引导单位根检验
统计方法学
2024-10-18 v1
摘要
本文探讨了在无条件异方差下基于最小绝对偏差（LAD）回归的单位根检验。我们首先在无条件异方差和弱依赖条件下，推导一阶自回归过程（系数（局部于）统一）的LAD估计器的渐近性质，揭示了LAD估计器（随后派生的检验统计量）的极限分布与未知时变方差密切相关。为在异方差和序列相关性下可行地进行LAD单位根检验，我们发展了一种自适应分块引导程序，该程序能容纳时变波动性和序列相关性（两种均为未知形式），用于计算LAD检验的临界值。建立了渐近有效性。随后，我们将检验程序扩展到允许确定性成分。模拟结果表明，在无条件异方差和序列相关性的存在下，经典LAD检验显示出严重的尺寸失真，而所提出的LAD引导检验表现出良好的尺寸控制能力。此外，新开发的检验在重尾分布的情况下相对于所考虑的基准具有更大的测试功效。最后，对16个欧盟国家的实际有效汇率进行经验分析，以说明所提出新检验的适用性。
引用
@article{arxiv.2410.13170,
title = {Adaptive LAD-Based Bootstrap Unit Root Tests under Unconditional Heteroskedasticity},
author = {Jilin Wu and Ruike Wu and Zhijie Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.13170},
year = {2024}
}