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美国实际产出增长真的很不正常吗？时变位置尺度模型中的分布假设检验

作者

上市的：
  • 马泰·德米特里斯库

    （基尔大学）

  • 罗宾逊·克鲁斯·贝彻

    （哈根和CREATES大学）

摘要

检验分布假设是统计学、计量经济学和其他定量学科中的一个常青主题。现有分布测试的一个关键假设是某种形式的平稳性。然而，在时变均值或时变波动率下，观测到的边际分布属于一个混合族，其成分具有相同的基线分布，但位置和尺度参数不同。因此，当违反平稳性假设时，即使正确指定了基线分布，分布测试也会始终拒绝。同时，时变均值或方差在经济数据中很常见。因此，我们建议通过本地标准化程序对数据的这种时间可变性进行分布测试。作为应用工作中的一个主要案例，我们详细演示了我们在测试正态性的情况下的方法，而我们的主要结果在没有必要修改的情况下扩展到了一般位置尺度模型。除了时变平均值和波动率函数外，数据生成过程还可能表现出诸如一般序列相关性等特征。具体来说，我们的测试基于使用适当选择宽度的滚动数据窗标准化的序列的概率积分变换的原始矩。使用概率积分变换是有利的，因为它们适应了要测试的广泛分布，并暗示了简单的原始力矩限制。采用均值和方差函数的灵活非参数估计进行局部标准化。使用Kiefer和Vogelsang（2005年，计量经济学理论）的（固定b）异方差和自相关稳健[HAR]方法考虑了短程动力学，这使得拟议的测试统计对局部标准化引起的估计误差具有稳健性。为了便于实现，我们提出了一个简单的规则来选择标准化过程的调整参数，以及一个有效的有限样本调整。所提供的蒙特卡罗实验表明，新测试在规模和功率方面表现良好，甚至在平稳性下也优于其他测试。最后，我们发现，与其他研究相比，在考虑了均值和方差的时间变化后，没有证据表明美国实际总产出增长率的正态性。

建议引用

  • 马泰·德米特里斯库（Matei Demetrescu）和罗宾逊·克鲁斯·贝彻（Robinson Kruse-Becher），2021年。"美国实际产出增长真的很不正常吗？测试时变位置尺度模型中的分布假设,"创建研究论文2021-07年，奥胡斯大学经济与商业经济系。
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