Finite Sample Performance in Cointegration Analysis of Nonlinear Time Series with Long Memory
Finite Sample Performance in Cointegration Analysis of Nonlinear Time Series with Long Memory
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长记忆非线性时间序列协整分析中的有限样本性能
DOI：
10.1080/07474930701873382
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发表时间：
2008
影响因子：
1.2
通讯作者：
Da Silva A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Da Silva A
多元金融时间序列的非线性函数可以表现出长记忆和分数协整。然而，用于分析这些现象的工具主要是在这种情况下无效的假设下证明是合理的。在更合理的假设下确定渐近理论可能会复杂且冗长。我们讨论了这些问题并提出了蒙特卡罗研究，表明渐近理论不一定能够提供有限样本行为的良好近似。
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.
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