Testing For A Moving Average Einheit Root

Test für einen Moving Average Unit Root-Test für eine Einheit Wurzel in der gleitenden mittleren Modell wird diskutiert. Zunächst wird für das stationäre MA (1) - Modell ein Punkttyp-Test vorgeschlagen, der lokal am besten invariant und unvoreingenommen ist. Die Durchführung des Tests für endliche Proben wird mit dem stärksten Test verglichen. Das asymptotische Verhalten des Tests wird auch durch die Berechnung der Grenzleistung unter einer Abfolge von lokalen Alternativen betrachtet. Wir erweitern das Modell auf eine unendliche Bestellung MA und empfehlen einen Test für diesen erweiterten Fall. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie bitte die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte haben Sie Geduld, da die Dateien groß sein können. Artikel von Cambridge University Press in seiner Zeitschrift Ökonometrische Theorie. Volumen (Jahr): 6 (1990) Ausgabe (Monat): 04 (Dezember) Seiten: 433-444Test für eine Moving Average Einheit Root-Test für eine Einheit Wurzel in den gleitenden Durchschnitt Modell wird diskutiert. Zunächst wird für das stationäre MA (1) - Modell ein Punkttyp-Test vorgeschlagen, der lokal am besten invariant und unvoreingenommen ist. Die Durchführung des Tests für endliche Proben wird mit dem stärksten Test verglichen. Das asymptotische Verhalten des Tests wird auch durch die Berechnung der Grenzleistung unter einer Abfolge von lokalen Alternativen betrachtet. Wir erweitern das Modell auf eine unendliche Bestellung MA und empfehlen einen Test für diesen erweiterten Fall. Möchten Sie den Rest dieses Artikels lesen. Aus den in Abschnitt 3 erhaltenen asymptotischen Grenzwerten leiten wir die Leistungsfähigkeit des Tests auf der 5-Ebene durch numerische Integration ab. Die Ergebnisse sind in Tabelle 3, einschließlich als Referenz die Werte der Kraft von Tanaka (1990b Tanaka (1996) bei der Prüfung Stationarität um ein Niveau und eine Tendenz berichtet. Zusammenfassung Zusammenfassung Zusammenfassung Zusammenfassung ABSTRAKT: Dieses Papier analysiert die normalisierte lokal beste Invariante Statistisch für die Prüfung der Nullhypothese der Stationarität um ein Niveau, das seine Divergenz zeigt, wenn es auf Reihen mit einer Verschiebung in seinem Durchschnitt angewendet wird Diese Tatsache deutet auf eine Verlängerung des Tests an, der das Studium der Stationarität um ein Niveau mit einer exogenen änderung erlaubt Der Statistik wird durch den Fredholm-Ansatz erhalten. Das asymptotische Verhalten des vorgeschlagenen Tests wird auch durch die Berechnung der Begrenzung der Macht in einer Abfolge von lokalen Alternativen untersucht. Erste Text Artikel Sep 2014 Mara Jos Presno Casquero Ana Jess Lpez - Menndez quotOne Ansatz (Dickey und Fuller, 1979), siehe auch die Behandlung in Tanaka (1990 Tanaka (. 1996). Die Macht der DickeyFuller-Statistik wird in vielen Artikeln untersucht, einschließlich Lopez (1997), und die Energie kann ziemlich klein sein, weil die Statistik nicht n konsistent unter der Alternative ist. ZUSAMMENFASSUNG: Wir betrachten das Problem der Schätzung der Varianz der Teilsummen einer stationären Zeitreihe, die entweder langes Gedächtnis, kurzes Gedächtnis, negatives oder mittleres Gedächtnis aufweist oder die erste Differenz eines solchen Prozesses ist. Die Wachstumsrate dieser Varianz hängt entscheidend von der Art des Gedächtnisses ab, und wir präsentieren Ergebnisse des Verhaltens von verjüngten Summen von Probenautokovarianzen in diesem Zusammenhang, wenn die Bandbreite asymptotisch verschwindet. Wir stellen auch asymptotische Ergebnisse für den Fall dar, daß die Bandbreite ein fester Anteil der Probengröße ist, was bekannte Ergebnisse auf den Fall von flachen Deckverzierungen erweitert. Wir nehmen die feste Proportion Bandbreite Perspektive in unserem empirischen Abschnitt, mit zwei Methoden zur Schätzung der Grenzwerte kritische Werte sowohl die Subsampling-Methode und ein Plug-in-Ansatz. Simulationsstudien vergleichen die Größe und die Kraft beider Ansätze, wie sie auf die Hypothesentests für den Mittelwert angewendet wurden. Beide Methoden funktionieren gut, obwohl die Subsampling-Methode scheint besser zu sein und bieten eine praktikable Rahmen für die Durchführung der Schlußfolgerung für den Mittelwert. Zusammenfassend liefern wir eine einheitliche asymptotische Theorie, die alle Arten von Gedächtnis unter einem einzigen Regenschirm abdeckt. Tucker McElroy Dimitris N. Politis quotI schrieb ein gemeinsames Papier zu diesem Problem mit Steve Satchell (Tanaka und Satchell, 1989). Die Idee des Testens für eine Wurzel der MA-Einheit (Tanaka, 1990) ist ebenfalls aus dieser Forschung erwachsen. Nachdem ich nach Japan zurückgekehrt war, setzte ich meine Arbeit an nichtstationären und nichtinvertierbaren Zeitreihenmodellen fort. Volltext-Artikel April 2013 In Choi Eiji Kurozumiby Robert F. Engle, Aaron D. Smith, F. Engle, Aaron, D. Smith - Überblick über Ökonomie und Statistik. 1998. Dieses Papier zielt darauf ab, die Lücke zwischen Prozessen, bei denen Schocks dauerhaft sind, und solche mit vorübergehenden Schocks zu überbrücken, indem sie einen Prozess formulieren, bei dem die langfristigen Auswirkungen jeder Innovation zeitlich variabel und stochastisch sind. Häufige vorübergehende Schocks werden durch gelegentliche permanente Verschiebungen ergänzt. Das sto. Dieses Papier zielt darauf ab, die Lücke zwischen Prozessen, bei denen Schocks dauerhaft sind, und solche mit vorübergehenden Schocks zu überbrücken, indem sie einen Prozess formulieren, bei dem die langfristigen Auswirkungen jeder Innovation zeitlich variabel und stochastisch sind. Häufige vorübergehende Schocks werden durch gelegentliche permanente Verschiebungen ergänzt. Die stochastische Permanente Pause (STOPBREAK) Prozess basiert auf der Prämisse, dass ein Schock ist wahrscheinlicher, dauerhaft zu sein, wenn es groß ist, als wenn es klein ist. Diese Formulierung wird durch eine Klasse von Prozessen motiviert, die zufälligen Strukturbrüchen unterliegen. Es wird die Übereinstimmung und die asymptotische Normalität von Quasi-Maximum-Likelihood-Schätzungen etabliert und lokal beste Hypothesentests der NULL einer zufälligen Wanderung entwickelt. Das Modell wird auf die relativen Preise von Aktienpaaren angewendet und ergibt signifikante Teststatistiken. KEYWORDS: Strukturbruch, nichtlinearer gleitender Durchschnitt, Einheitswurzeln, quasi Maximum-Likelihood-Schätzung, Neyman-Pearson-Test, lokal bestes Test, temporäre Kointegration. 1. EINFÜHRUNG Zeitreihenanalysten neigen dazu, eine scharfe Linie zwischen Prozessen zu ziehen, bei denen Schocks eine permanente Wirkung haben und solche, in denen sie nicht auftreten. Das bemerkenswerteste Beispiel hierfür ist die Unterscheidung zwischen stationären AR (1) - Prozessen, bei denen alle Schocks transitorisch sind und der zufällige Weg. Wenn sich die autoregressive Wurzel einer annähert, nimmt die Rate, mit der die Schocks zu erwarten sind, ab, aber sie bleiben transitorisch. Dieses Papier soll die Kluft zwischen Vergänglichkeit und Beständigkeit durch Formulierung eines Prozesses, in dem die langfristigen Auswirkungen jeder Beobachtung ist zeitvariabel und stochastisch zu überbrücken. In einem Extrem sind alle Innovationen transitorisch und auf der anderen sind alle Schocks permanent. 2 von Kirstin Hubrich, Helmut Ltkepohl, Pentti Saikkonen. 1998. Die Literatur zu den Kointegrationstests der Systeme wird überprüft und die verschiedenen Sätze von Annahmen für die asymptotische Validität der Tests werden in einem allgemeinen einheitlichen Rahmen verglichen. Der Vergleich umfasst Likelihood-Verhältnis-Tests, Lagrange Multiplikator und Wald-Typ-Tests, Lag Augmentation Tests, te. Die Literatur zu den Kointegrationstests der Systeme wird überprüft und die verschiedenen Sätze von Annahmen für die asymptotische Validität der Tests werden in einem allgemeinen einheitlichen Rahmen verglichen. Der Vergleich umfasst Likelihood-Ratio-Tests, Lagrange Multiplikator - und Wald-Typprüfungen, Lag-Augmentationstests, kanonische Korrelationen, die Stock-Watson-Tests und die nichtparametrischen Tests von Bierensampapos. Asymptotische Ergebnisse hinsichtlich der Leistungsfähigkeit dieser Tests und früherer Simulationsstudien werden diskutiert. Weitere Themen und Vorschläge im Rahmen von Kointegrationsversuchen werden auch kurz diskutiert. Neue Simulationen werden vorgestellt, um die Tests unter einheitlichen Bedingungen zu vergleichen. Besonderes Augenmerk wird auf die Sensitivität der Testleistung in Bezug auf die Trenneigenschaften des DGP gelegt. Schlüsselwörter: Systeme Kointegrationstests, LR - Tests, nichtparametrische Tests, asymptotische Kraft, kleine Probensimulationen 1 Wir danken Christian Müller für die Hilfe bei den Berechnungen und. Von O. Arda Vanli, Enrique Del Castillo. Herkömmliche Ansätze zur Closed-Loop-Identifizierung von Übertragungsfunktionsmodellen erfordern einen ausreichend großen Datensatz und Modellformen, die allgemein genug sind, während gleichzeitig eine Form einer externen Erregung (ein Zittersignal) an den Prozess angelegt werden muss. In der Grenze, wie die dith. Herkömmliche Ansätze zur Closed-Loop-Identifizierung von Übertragungsfunktionsmodellen erfordern einen ausreichend großen Datensatz und Modellformen, die allgemein genug sind, während gleichzeitig eine Form einer externen Erregung (ein Zittersignal) an den Prozess angelegt werden muss. Wenn das Zittersignal die Steuerungsaktionen dominiert, ist die Identifikation einfacher, aber der Betrieb des Prozesses wird demjenigen eines unkontrollierten (d. h. offenen) Prozesses, der nicht akzeptabel sein könnte, näher. Dieses Papier schlägt ein System-Identifizierungsverfahren mit geschlossener Schleife vor, das darauf abzielt, Modellparameterschätzungen zu verbessern, indem Vorwissen über das Verfahren in Form von Randbedingungen ohne die Verwendung eines Zittersignals integriert werden. Eine Monte-Carlo-Simulationsstudie wird vorgestellt, um die kleinen Beispielvorteile des Hinzufügens verschiedener Formen von Zwängen zu veranschaulichen. Es wird gezeigt, wie Einschränkungen, die auf Prozeßwissen basieren, die aus früheren Erfahrungen relativ leicht zu kennen sind, zu den am besten identifizierten Modellen unter den betrachteten Bedingungen führen. Insbesondere zeigt sich die Kenntnis der Eingangs-Ausgangsverzögerung des Prozesses als das wichtigste bei der Identifizierung eines Prozesses im geschlossenen Regelkreis. Ein Beispiel, das auf einem realen Prozess basiert, veranschaulicht die Vorteile des vorgeschlagenen Verfahrens gegenüber dem Dithersignalansatz. Schlüsselwörter: Box-Jenkins Transfer-Funktionsmodelle, eingeschränkte nicht-lineare kleinste Quadrate, vorherige Prozesskenntnisse, Feedback-Kontrolle. 1 von Eiji Kurozumi - Hitotsubashi Zeitschrift für Wirtschaftswissenschaften. 2009. Wir schlagen einen (Trend-) Stationaritäts-Test mit einer guten endlichen Stichprobengröße vor, auch wenn ein Prozess mit starker Beharrung stationär ist, was zur Unterscheidung zwischen einem (Trend-) stationären Prozess mit starker Persistenz und einem Einheitsroot-Prozess nützlich ist. Es könnte als eine modifizierte Version betrachtet werden. Wir schlagen einen (Trend-) Stationaritäts-Test mit einer guten endlichen Stichprobengröße vor, auch wenn ein Prozess mit starker Beharrung stationär ist, was zur Unterscheidung zwischen einem (Trend-) stationären Prozess mit starker Persistenz und einem Einheitsroot-Prozess nützlich ist. Es könnte als eine modifizierte Version von Leybourne und McCabes Test (1994, LMC), aber mit einer anderen Korrekturmethode für die serielle Korrelation betrachtet werden. Eine Monte-Carlo-Simulation zeigt, dass unser Test hinsichtlich der empirischen Größe näher am Nominalwert liegt als der ursprüngliche LMC-Test und stärker als der LMC-Test mit größenangepassten kritischen Werten ist. . Wir schlagen eine neue Teststatistik für Trend-Stationarität gegen Differenz-Stationarität unter Verwendung spektraler Dichte-Schätzer vor. Die spektrale Dichte des ersten differenzierten Prozesses entspricht Null bei der Nullfrequenz unter dem Nullpunkt der Trend-Stationarität, während Differenz-Stationarität positiv s ergibt. Wir schlagen eine neue Teststatistik für Trend-Stationarität gegen Differenz-Stationarität unter Verwendung spektraler Dichte-Schätzer vor. Die spektrale Dichte des ersten differenzierten Prozesses entspricht Null bei der Nullfrequenz unter der Null der Trend-Stationarität, während Differenz-Stationarität ein positives Spektrum nahe Null-Frequenz ergibt. Mit dieser einseitigen Natur des Spektrums konstruieren wir gültige Testverfahren basierend auf kernbasierten Spektraldichte-Schätzern. Man beachte, daß die Spektraldichtemessung unter dem Nullwert degeneriert wird, wo man nicht einfach Standardresultate in der Literatur der Heteroskedastizität und der Autokorrelationskonstanten (HAC) - Schätzung anwendet. Wir liefern neue Ergebnisse auf asymptotische Verteilung der Spektraldichte Schätzer unter Entartung. Es wurde festgestellt, dass die Konvergenzraten, die die nicht degenerierende asymptotische Varianz des Schätzers gewährleisten, viel schneller sind als die Rate, die für herkömmliche HAC-Schätzer erforderlich ist. Die Konsistenz des vorgeschlagenen Tests wird ebenfalls diskutiert. Simulationsstudien zeigen, dass unser Spektrum-basierter Test im Vergleich zum bekannten KPSS-Test hinsichtlich der Leistungsfähigkeit wettbewerbsfähig ist. Anwendungen zu einigen US makroökonomischen Reihen werden dargestellt. Abstract nicht gefunden von Suzanne Mccoskey, Chihwa Kao. Dieses Papier schlägt einen residbasierten Lagrange-Multiplikator (LM) - Test für die Null der Kointegration in Paneldaten vor. Der Test ist analog zu der lokal besten unvoreingenommene invarianten (LBUI) für einen gleitenden Durchschnitt (MA) Einheit root. Die asymptotische Verteilung des Tests wird unter der Null abgeleitet. Monte Carlo simu. Dieses Papier schlägt einen residbasierten Lagrange-Multiplikator (LM) - Test für die Null der Kointegration in Paneldaten vor. Der Test ist analog zu der lokal besten unvoreingenommene invarianten (LBUI) für einen gleitenden Durchschnitt (MA) Einheit root. Die asymptotische Verteilung des Tests wird unter der Null abgeleitet. Monte-Carlo-Simulationen werden durchgeführt, um die Größe und Leistungseigenschaften des vorgeschlagenen Tests zu untersuchen. Insgesamt sind die empirischen Größen der LM-FM und LM-DOLS auch bei kleinen Proben nahe an der tatsächlichen Größe. Die Leistung ist recht gut für die Tafeln, wo T 50, und anständig mit Tafeln für weniger Beobachtungen in T. In unserer xed Probe von N 50 und T 50, das Vorhandensein eines gleitenden Durchschnitt und Korrelation zwischen den Regressor-Fehler und Regressoren verursacht die beiden Tests Um die Wahl der Schätzverfahren zu komplizieren. Im Allgemeinen scheint der LM-DOLS-Test bei der Korrektur dieser Effekte besser zu sein, obwohl in einigen Fällen der LM-FM-Test stärker ist. Obwohl ein Großteil der nicht stationären Zeitreihen-Ökonometrie kritisiert worden ist, weil sie mehr mit den spezifischen Eigenschaften des Datensatzes als mit den ökonomischen Modellen zu tun haben, hat die jüngste Entwicklung der Kointegrationsliteratur eine konkrete Brücke zwischen wirtschaftlich langer Zeit geschaffen Theorie und Zeitreihenmethoden. Unser Test ermöglicht jetzt die Prüfung der Null der Kointegration in einem Panel-Einstellung und sollte von erheblichem Interesse für Wirtschaftswissenschaftler in einer Vielzahl von Bereichen sein. 1 von Biing-shen Kuo, Ching-chuan Tsong. 2005 von Diego Lubian, Diego Lubian. 2009. Stationaritätstests zeigen extreme Größenverzerrungen, wenn der beobachtbare Prozess stationär und dennoch hoch persistent ist. In dieser Arbeit stellen wir eine theoretische Erklärung für die Größenverzerrung des KPSS-Tests für DGPs mit einem breiten Bereich des Autokorrelationskoeffizienten erster Ordnung zur Verfügung. Betrachtet man eine nahe-i. Stationaritätstests zeigen extreme Größenverzerrungen, wenn der beobachtbare Prozess stationär und dennoch hoch persistent ist. In dieser Arbeit stellen wir eine theoretische Erklärung für die Größenverzerrung des KPSS-Tests für DGPs mit einem breiten Bereich des Autokorrelationskoeffizienten erster Ordnung zur Verfügung. Unter Berücksichtigung eines nahezu integrierten, nahezu stationären Prozesses zeigen wir, dass die asymptotische Verteilung des Tests einen zusätzlichen Term enthält, der möglicherweise die Größe der in früheren Simulationsstudien dokumentierten Größenverzerrungen erklären kann. Von Steen Koekebakker, Sigbjrn Sdal. 2006. Zusammenfassung: In der neueren Literatur kommen empirische Untersuchungen der Stationarität von Frachtraten häufig zum Schluss, dass die Spot-Frachtraten nicht stationäre Prozesse sind. Allerdings würden viele maritime Ökonomen argumentieren, dass die Frachtrate nicht asymptotisch explosive Verhalten zeigen kann, wie von non-stationar impliziert. Zusammenfassung: In der neueren Literatur kommen empirische Untersuchungen der Stationarität von Frachtraten häufig zum Schluss, dass die Spot-Frachtraten nicht stationäre Prozesse sind. Allerdings würden viele maritime Ökonomen argumentieren, dass die Frachtrate kein asymptotisch explosives Verhalten zeigen kann, wie es die Nichtstationarität nahelegt, in einem vollkommen konkurrenzfähigen Frachtmarkt. Dieses Papier stellt die theoretischen Argumente hinter der mittleren Reversion und der Beschränkung des Spot-Frachtratenprozesses wieder und schlägt vor, dass das Versagen, Nichtstationarität zurückzuweisen, möglicherweise auf die schwache Leistung der am häufigsten verwendeten Tests zurückzuführen ist. Wir verwenden eine nicht-lineare Version des Augmented Dickey-Fuller (ADF) - Tests, basierend auf einem autoregressiven Modell mit exponentiell glattem Übergang (ESTAR). Dieser Test verbessert die Leistung gegen Mittelwert-nicht-lineare alternative Hypothesen gegenüber der linearen Alternative für herkömmliche ADF-Tests. Unsere empirischen Ergebnisse zeigen im Einklang mit der maritimen Wirtschaftstheorie, dass die Frachtraten sowohl im Trocken - als auch im Tankermarkt nichtlinear stationär sind.