从非平稳时间序列分析看考尔斯委员会结构方程方法

我们从考尔斯委员会结构方程方法的角度回顾非平稳时间序列分析的发展。我们认为，尽管非平稳时间序列分析提供了丰富的工具，可通过将动态系统分解为长短期关系来分析变量如何对冲击作出动态响应，但非平稳性并未使结构方程建模的经典问题——识别与联立性偏误——失效。平稳与非平稳数据下识别的秩条件相同，且必须采用某种工具变量估计量以保证一致性。然而，若协整秩或非平稳方向非事先已知，非平稳性会引发推断问题。由于单位根分布的存在， usual 检验统计量可能不服从卡方分布。经典工具变量估计量须加以修正以确保有效推断。