Cotrending: Testing for common deterministic trends in varying means model
Cotrending: Testing for common deterministic trends in varying means model
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Cotrending：测试不同均值模型中的常见确定性趋势
DOI：
10.1016/j.jmva.2021.104825
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
R. Sundararajan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
M.-C. Düker;V. Pipiras;R. Sundararajan
在变均值模型中，p-向量系统的暂时演化由p个确定性非参数函数加上误差项决定，可能是横截面相关的。基本的兴趣是在p维上的线性组合，使确定性函数随时间恒定。这种线性独立的线性组合的数量称为余趋势维数，它们的生成空间称为余趋势空间。本文提出了一个共趋势维和共趋势空间的统计检验框架。连接到主成分分析和协整也被认为是。最后，一个模拟研究，以评估有限样本性能的建议测试，并应用到几个真实的数据集也提供。
In a varying means model, the temporary evolution of a p-vector system is determined by p deterministic nonparametric functions superimposed by error terms, possibly dependent cross sectionally. The basic interest is in linear combinations across the p dimensions that make the deterministic functions constant over time. The number of such linearly independent linear combinations is referred to as a cotrending dimension, and their spanned space as a cotrending space. This work puts forward a framework to test statistically for cotrending dimension and space. Connections to principal component analysis and cointegration are also considered. Finally, a simulation study to assess the finite-sample performance of the proposed tests, and applications to several real data sets are also provided.
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