Moving average unit root

Por Robert F. Engle, Aaron D. Smith, F. Engle, Aaron, D. Smith - Revisão de Economia e Estatística. 1998. Este artigo pretende colmatar a lacuna entre os processos em que os choques são permanentes e aqueles com choques transitórios através da formulação de um processo em que o impacto a longo prazo de cada inovação é variável no tempo e estocástica. Os choques transitórios freqüentes são suplementados por mudanças ocasionais permanentes. O sto. Este artigo pretende colmatar a lacuna entre os processos em que os choques são permanentes e aqueles com choques transitórios através da formulação de um processo em que o impacto a longo prazo de cada inovação é variável no tempo e estocástica. Os choques transitórios freqüentes são suplementados por mudanças ocasionais permanentes. O processo estocástico de ruptura permanente (STOPBREAK) baseia-se na premissa de que um choque é mais provável ser permanente se for maior do que se for pequeno. Esta formulação é motivada por uma classe de processos que sofrem rupturas estruturais aleatórias. Consistência e normalidade assintótica de estimativas de quase máxima verossimilhança são estabelecidas e os melhores testes de hipóteses locais do nulo de uma caminhada aleatória são desenvolvidos. O modelo é aplicado aos preços relativos de pares de estoques e resultam estatísticas significativas de teste. PALAVRAS-CHAVE: Pausas estruturais, média móvel não linear, raízes unitárias, estimativa de quase-máxima verossimilhança, teste de Neyman-Pearson, melhor teste local, cointegração temporária. 1. INTRODUÇÃO Os analistas de séries temporais tendem a traçar uma linha nítida entre os processos em que os choques têm um efeito permanente e aqueles em que não. O exemplo mais notável disso é a distinção entre os processos estacionários AR (1), onde todos os choques são transitórios, ea caminhada aleatória. À medida que a raiz autorregressiva se aproxima de uma, a taxa na qual os choques devem diminuir diminui, mas eles permanecem transitórios. Este artigo visa colmatar o fosso entre transitoriedade e permanência, formulando um processo em que o impacto a longo prazo de cada observação é variável no tempo e estocástica. Em um extremo todas as inovações são transitórias e no outro, todos os choques são permanentes. 2 por Kirstin Hubrich, Helmut Ltkepohl, Pentti Saikkonen. 1998. A literatura sobre testes de cointegração de sistemas é revisada e os vários conjuntos de pressupostos para a validade assintótica dos testes são comparados dentro de uma estrutura unificadora geral. A comparação inclui testes de razão de verossimilhança, multiplicador de Lagrange e testes de tipo Wald, testes de aumento de latência, te. A literatura sobre testes de cointegração de sistemas é revisada e os vários conjuntos de pressupostos para a validade assintótica dos testes são comparados dentro de uma estrutura unificadora geral. A comparação inclui testes de razão de verossimilhança, multiplicadores de Lagrange e Wald, testes de aumento de latência, testes baseados em correlações canônicas, testes de Stock-Watson e testes não paramétricos de Bierensampapos. São discutidos resultados assintóticos sobre o poder desses testes e estudos anteriores de simulação de pequenas amostras. Outras questões e propostas no contexto de testes de cointegração de sistemas também são consideradas brevemente. Novas simulações são apresentadas para comparar os testes em condições uniformes. É dada ênfase especial à sensibilidade do desempenho do teste em relação às propriedades de tendência do DGP. Palavras - chave: testes de cointegração de sistemas, testes LR, testes não - paramétricos, potência assintótica, simulações de pequenas amostras 1 Estamos gratos a Christian Muller por ajudar com os cálculos e. Por O. Arda Vanli, Enrique Del Castillo. As abordagens tradicionais para a identificação de modelos de função de transferência em ciclo fechado requerem um conjunto de dados suficientemente grande e formas de modelo que sejam suficientemente gerais, ao mesmo tempo que requerem alguma forma de excitação externa (um sinal de interpolação) para o processo. No limite, como o dith. As abordagens tradicionais para a identificação de modelos de função de transferência em ciclo fechado requerem um conjunto de dados suficientemente grande e formas de modelo que sejam suficientemente gerais, ao mesmo tempo que requerem alguma forma de excitação externa (um sinal de interpolação) para o processo. No limite, uma vez que o sinal dither domina as acções de controlo, a identificação é mais fácil, mas o funcionamento do processo torna-se mais próximo do de um processo não controlado (isto é, circuito aberto), o qual poderia ser inaceitável. Este artigo propõe um procedimento de identificação do sistema em malha fechada que visa melhorar as estimativas dos parâmetros do modelo, incorporando conhecimento prévio sobre o processo sob a forma de restrições sem o uso de um sinal de interceptação. Um estudo de simulação Monte Carlo é apresentado para ilustrar os pequenos benefícios da amostra de adicionar várias formas de restrições. Mostra-se como as restrições baseadas no conhecimento do processo que é relativamente fácil de conhecer a partir da experiência anterior resultam em melhores modelos identificados entre a classe de restrições consideradas. Em particular, o conhecimento do atraso de entrada-saída do processo é mostrado como o mais importante na identificação de um processo em circuito fechado. Um exemplo baseado em um processo real ilustra as vantagens do método proposto sobre a abordagem do sinal dither. Palavras-chave: Box-Jenkins modelos de função de transferência, limitada não linear mínimos quadrados, conhecimento do processo anterior, controle de feedback. 1 por Eiji Kurozumi - Hitotsubashi Jornal de Economia. 2009. Propomos um teste de estacionaridade (tendencial) com um bom tamanho de amostra finita, mesmo quando um processo é estacionário com tendência, isto é útil para distinguir entre um processo estacionário (tendência) com forte persistência e um processo de raiz unitária. Poderia ser considerado como um versio modificado. Propomos um teste de estacionaridade (tendencial) com um bom tamanho de amostra finita, mesmo quando um processo é estacionário com tendência, isto é útil para distinguir entre um processo estacionário (tendência) com forte persistência e um processo de raiz unitária. Poderia ser considerado como uma versão modificada do teste de Leybourne e McCabes (1994, LMC), mas com um método de correção diferente para a correlação serial. Uma simulação de Monte Carlo revela que em termos de tamanho empírico, nosso teste está mais próximo do nominal do que o teste LMC original e é mais poderoso do que o teste LMC com valores críticos ajustados ao tamanho. . Propomos uma nova estatística de teste para a estacionaridade de tendência contra a estacionaridade diferencial usando estimadores de densidade espectral. A densidade espectral do primeiro processo diferenciado é igual a zero na freqüência zero sob o nulo da estacionaridade de tendência, enquanto a estacionaridade da diferença produz a s positiva. Propomos uma nova estatística de teste para a estacionaridade de tendência contra a estacionaridade diferencial usando estimadores de densidade espectral. A densidade espectral do primeiro processo diferenciado é igual a zero na freqüência zero sob o nulo da estacionaridade de tendência, enquanto que a estacionaridade diferencial produz um espectro positivo próximo da freqüência zero. Com essa natureza unilateral do espectro, construímos procedimentos de teste válidos baseados em estimadores de densidade espectral baseados em kernel. Note-se que o estimador de densidade espectral se torna degenerado sob o nulo, onde não se aplicam simplesmente resultados padrão na literatura de heterocedasticidade e autocorrelação consistente (HAC). Nós fornecemos novos resultados sobre a distribuição assintótica do estimador de densidade espectral sob degeneração. Verifica-se que as taxas de convergência que asseguram a variância assintótica não degenerada do estimador são muito mais rápidas do que a taxa requerida para os estimadores HAC convencionais. A consistência do teste proposto também é discutida. Estudos de simulação mostram que nosso teste baseado no espectro é competitivo em termos de potência em comparação com o conhecido teste KPSS. São apresentadas aplicações a algumas séries macroeconómicas dos EUA. Resumo não encontrado por Suzanne Mccoskey, Chihwa Kao. Este artigo propõe um teste de Lagrange Multiplier (LM) baseado em resíduos para o nulo de cointegração em dados de painel. O teste é análogo ao local melhor invariante imparcial (LBUI) para uma média móvel (MA) raiz unitária. A distribuição assintótica do teste é derivada sob o nulo. Monte Carlo simu. Este artigo propõe um teste de Lagrange Multiplier (LM) baseado em resíduos para o nulo de cointegração em dados de painel. O teste é análogo ao local melhor invariante imparcial (LBUI) para uma média móvel (MA) raiz unitária. A distribuição assintótica do teste é derivada sob o nulo. São realizadas simulações de Monte Carlo para estudar as propriedades de tamanho e potência do teste proposto. Em geral, os tamanhos empíricos do LM-FM e do LM-DOLS estão próximos do verdadeiro tamanho mesmo em pequenas amostras. A potência é bastante boa para os painéis onde T 50, e decente com painéis para menos observações em T. Na nossa amostra xed de N 50 e T 50, a presença de uma média móvel e correlação entre os erros regressores e regressores faz com que os dois testes Para realizar de forma bastante diferente, complicando a escolha dos procedimentos de estimação. Em geral, o teste LM-DOLS parece ser melhor para corrigir esses efeitos, embora em alguns casos o teste LM-FM seja mais poderoso. Embora grande parte da econometria de séries temporais não-estacionárias tenha sido criticada por ter mais a ver com as propriedades específicas do conjunto de dados do que com os modelos econômicos subjacentes, o recente desenvolvimento da literatura de cointegração permitiu uma ponte concreta entre as economias longas econômicas Teoria da corrida e métodos de séries temporais. Nosso teste agora permite o teste do nulo de cointegração em uma configuração de painel e deve ser de interesse considerável para economistas em uma ampla variedade de campos. 1 por Biing-shen Kuo, Ching-chuan Tsong. 2005 por Diego Lubian, Diego Lubian. 2009. Testes de estacionaridade exibem distorções de tamanho extremo se o processo observável é estacionário, mas altamente persistente. Neste artigo, fornecemos uma explicação teórica para a distorção de tamanho do teste KPSS para DGPs com uma ampla gama de coeficiente de autocorrelação de primeira ordem. Considerando um near-i. Testes de estacionaridade exibem distorções de tamanho extremo se o processo observável é estacionário, mas altamente persistente. Neste artigo, fornecemos uma explicação teórica para a distorção de tamanho do teste KPSS para DGPs com uma ampla gama de coeficiente de autocorrelação de primeira ordem. Considerando um processo quase-estacionário quase integrado, mostramos que a distribuição assintótica do teste contém um termo adicional, que pode potencialmente explicar a quantidade de distorção de tamanho documentada em estudos de simulação anteriores. Por Steen Koekebakker, Sigbjrn Sdal. 2006. Resumo: Na literatura recente, testes empíricos de estacionariedade das taxas de frete freqüentemente concluem que as taxas de frete spot são processos não-estacionários. No entanto, muitos economistas marítimos argumentariam que a taxa de frete não pode exibir comportamento assintoticamente explosivo, como implícito por não-stationar. Resumo: Na literatura recente, testes empíricos de estacionariedade das taxas de frete freqüentemente concluem que as taxas de frete spot são processos não-estacionários. No entanto, muitos economistas marítimos argumentariam que a taxa de frete não pode exibir comportamento assintoticamente explosivo, como implícito pela não estacionariedade, em um mercado de frete perfeitamente competitivo. Este artigo reitera os argumentos teóricos subjacentes à reversão média e limitação do processo de taxa de frete local e sugere que a falha em rejeitar a não estacionariedade pode ser devida à fraca potência dos testes mais freqüentemente utilizados. Empregamos uma versão não-linear do teste de Dickey-Fuller (ADF) aumentado, baseado em um modelo autorregressivo exponencialmente de transição suave (ESTAR). Este teste aumenta o poder contra a média reverter não linear hipóteses alternativas em comparação com a alternativa linear para testes tradicionais ADF. Nossos resultados empíricos mostram, de acordo com a teoria econômica marítima, que as taxas de frete em ambos os mercados de granéis secos e petroleiros são estacionárias não-lineares. Teste para uma raiz unitária de média móvel em modelos de média móvel integrada e autoregressiva Nota: Sempre revise suas referências e faça Quaisquer correções necessárias antes de usar. Preste atenção aos nomes, letras maiúsculas e datas. Jornal da American Statistical Association Descrição: O Jornal da American Statistical Association (JASA) tem sido considerado o primeiro jornal da ciência estatística. Science Citation Index relatou JASA foi o mais altamente citado jornal nas ciências matemáticas em 1991-2001, com 16.457 citações, mais de 50 mais do que o próximo mais altamente citados jornais. Os artigos da JASA se concentram em aplicações estatísticas, teoria e métodos nas ciências econômicas, sociais, físicas, de engenharia e de saúde e em novos métodos de educação estatística. Cobertura: 1922-2018 A parede móvel representa o período de tempo entre a última edição disponível no JSTOR eo número mais recentemente publicado de uma revista. As paredes em movimento são geralmente representadas em anos. Em raros casos, um editor optou por ter uma parede em movimento zero, de modo que seus problemas atuais estão disponíveis em JSTOR logo após a publicação. Nota: No cálculo da parede móvel, o ano em curso não é contabilizado. Por exemplo, se o ano corrente é 2008 e uma revista tem uma parede móvel de 5 anos, os artigos do ano de 2002 estão disponíveis. Termos Relacionados à Parede Móvel Paredes fixas: Jornais sem novos volumes sendo adicionados ao arquivo. Absorvido: Jornais que são combinados com outro título. Completo: Jornais que não são mais publicados ou que foram combinados com outro título. A teoria assintótica de vários estimadores com base na probabilidade gaussiana foi desenvolvida para a unidade (em inglês). A teoria assintótica de vários estimadores baseada na probabilidade Gaussiana foi desenvolvida para a unidade Raiz e perto de casos de raiz unitária de um modelo de média móvel de primeira ordem. Estudos anteriores do problema da raiz unitária MA (1) dependem da estrutura especial de autocovariância do processo MA (1), caso em que os autovalores e autovetores da matriz de covariância do vetor de dados possuem formas analíticas conhecidas. Neste artigo, tomamos uma abordagem diferente para considerar primeiro a probabilidade conjunta, incluindo um valor inicial aumentado como um parâmetro e, em seguida, recuperar a verossimilhança exata, integrando o valor inicial. Esta abordagem ultrapassa a dificuldade de calcular uma decomposição explícita da matriz de covariância e pode ser usada para estudar o comportamento da raiz unitária em médias móveis além da primeira ordem. Também são estudados os aspectos assintóticos da estatística de razão de verossimilhança generalizada (GLR) para testar raízes unitárias. O teste GLR tem características operacionais que são competitivas com o teste localmente imparcial invariante (LBIU) de Tanaka para algumas alternativas locais e domina para todas as outras alternativas. Informação do artigo Datas Primeiro disponível no Projeto Euclides: 24 de janeiro de 2017 Link permanente para este documento projecteuclid. org/euclid. aos/1327413778 Identificador Digital de Objeto doi: 10.1214 / 11-AOS935 Davis, Richard A. Song, Li. Unidade de raízes em médias móveis além da primeira ordem. Ann. Estatista 39 (2017), no. 6, 3062 - 3091. Doi: 10.1214 / 11-AOS935. Projecteuclid. org/euclid. aos/1327413778. Referências 1 Anderson, T. W. e Takemura, A. (1986). Por que as médias móveis estimadas não-invertíveis ocorrem? 7 235x2017254. 2 Andrews, B. Calder, M. e Davis, R. A. (2009). Estimativa de máxima verossimilhança para x3B1 - processos auto-regressivos estáveis. Ann. Estatista 37 1946x20171982.3 Andrews, B. Davis, R. A. e Breidt, F. J. (2006). Estimativa de máxima verossimilhança para modelos de séries temporais de todas as passagens. J. Multivariate Anal. 97 1638x20171659.4 Breidt, F. J. Davis, R. A. Hsu, N.-J. E Rosenblatt, M. (2006). Probabilidades de empilhamento para o estimador de verossimilhança de Laplace de uma média móvel não-inversível de primeira ordem. Em séries de tempo e tópicos relacionados. Instituto de Estatística Matemática Lecture Notesx2017Monograph Series 52 1x201719. IMS, Beachwood, OH.5 Breidt, F. J. Davis, R. A. e Trindade, A. A. (2001). Estimativa de desvio absoluto mínimo para modelos de séries temporais de todas as passagens. Ann. Estatista 29 919x2017946.6 Brockwell, P. J. e Davis, R. A. (1991). Série de Tempo. Teoria e Métodos. Springer, Nova Iorque. Matemática Reviews (MathSciNet): MR1093459 7 Chan, N. H. e Wei, C. Z. (1988). Limitando distribuições de estimativas de mínimos quadrados de processos autoregressivos instáveis. Ann. Estatista 16 367x2017401.8 Chen, M. C. Davis, R. A. e Song, L. (2017). Inferência para modelos de regressão com erros de um processo MA (1) não-inversível. J. Previsão. 30 6x201730.9 Davis, R. A. Chen, M. e Dunsmuir, W. T. M. (1995). Inferência para processos MA (1) com uma raiz sobre ou perto do círculo unitário. Probab. Matemática. Estatista 15 227x2017242.Mathematical Reviews (MathSciNet): MR1369801 10 Davis, R. A. e Dunsmuir, W. T. M. (1996). Estimativa de máxima verossimilhança para processos MA (1) com uma raiz sobre ou perto do círculo unitário. Teoria Econométrica 12 1x201729.11 Davis, R. A. e Dunsmuir, W. T. M. (1997). Estimativa de desvio absoluto mínimo para regressão com erros ARMA. J. Theoret. Probab. 10 481x2017497.12 Davis, R. A. Knight, K. e Liu, J. (1992). M-estimativa para autorregressões com variância infinita. Processo Estocástico. Appl. 40 145x2017180.13 Davis, R. A. e Song, L. (2017). Convergência funcional de integrais estocásticas com aplicação a inferência estatística. Processo Estocástico. Appl. 122 725x2017757.14 Hall, P. e Heyde, C. C. (1980). Martingale Limit Theory e sua aplicação. Academic Press, New York. Mathematical Reviews (MathSciNet): MR624435 15 Lehmann, E. L. (1999). Elementos da Teoria das Grandes Amostras. Springer, New York. Mathematical Reviews (MathSciNet): MR1663158 16 Rosenblatt, M. (2000). Gaussiana e não Gaussiana Linear Series e Random Fields. Springer, Nova Iorque. Matemática Reviews (MathSciNet): MR1742357 17 Sargan, J. D. e Bhargava, A. (1983). Estimativa de máxima verossimilhança de modelos de regressão com erros de média móvel de primeira ordem quando a raiz está no círculo unitário. Econometrica 51 799x2017820.18 Shephard, N. (1993). Estimativa de máxima verossimilhança de modelos de regressão com componentes de tendência estocástica. J. Amer. Estatista Assoc. 88 590x2017595.19 Smith, R. L. (2008). Análise das tendências estatísticas. Em clima e climas extremos em um clima em mudança (Apêndice A) 127x2017132. 20 Tanaka, K. (1990). Testando uma raiz unitária média móvel. Teoria Econométrica 6 433x2017444,21 Tanaka, K. (1996). Análise de séries temporais. Teoria da Distribuição Não-Estacionária e Não-Invertida. Wiley, New York. Avaliações Matemáticas (MathSciNet): MR1397269