Multiple Testing for No Cointegration Under Nonstationary Volatility
Multiple Testing for No Cointegration Under Nonstationary Volatility
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非平稳波动下无协整的多重检验
DOI：
10.1111/obes.12214
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
C. Hanck
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Demetrescu;C. Hanck
由于协整检验在时变误差方差下往往过大，因此有可能（如果不太可能）将误差方差非平稳性与协整混淆。本文采用工具变量（IV）方法来建立对方差非平稳性具有鲁棒性的无协整个体单位检验统计量。在估计误差校正模型时，使用拟合偏离长期均衡的符号作为工具。无论数据生成过程的方差模式如何，所得基于IV的检验均遵循卡方极限零分布。尽管如此，这里提出的测试，不像以前的工作依赖于工具变量，竞争本地电源对序列的本地替代在1/T-邻域的空。标准限制零分布通过组合各个单位的P值，使用多重检验方法中的单单位检验来激励多国数据集中的协整。模拟表明，在数据的横截面相关性和跨单位协整的各种合理设计下，单单位和多个检验程序具有良好的性能。应用于短期和长期利率之间的均衡关系说明了稳健和非稳健检验结果之间的巨大差异。
With cointegration tests often being oversized under time‐varying error variance, it is possible, if not likely, to confuse error variance non‐stationarity with cointegration. This paper takes an instrumental variable (IV) approach to establish individual‐unit test statistics for no cointegration that are robust to variance non‐stationarity. The sign of a fitted departure from long‐run equilibrium is used as an instrument when estimating an error‐correction model. The resulting IV‐based test is shown to follow a chi‐square limiting null distribution irrespective of the variance pattern of the data‐generating process. In spite of this, the test proposed here has, unlike previous work relying on instrumental variables, competitive local power against sequences of local alternatives in 1/T‐neighbourhoods of the null. The standard limiting null distribution motivates, using the single‐unit tests in a multiple testing approach for cointegration in multi‐country data sets by combiningP‐values from individual units. Simulations suggest good performance of the single‐unit and multiple testing procedures under various plausible designs of cross‐sectional correlation and cross‐unit cointegration in the data. An application to the equilibrium relationship between short‐ and long‐term interest rates illustrates the dramatic differences between results of robust and non‐robust tests.
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