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OLS稳健推断在时间序列回归中是否合理？使用可行的GLS和VAR方法研究偏差和MSE权衡

作者

上市的：
  • 理查德·贝利

    （美国密歇根州立大学经济系；英国伦敦玛丽女王大学经济与金融学院；意大利里米尼经济分析中心）

  • 金坤浩

    （大韩民国汉阳大学经济系）

摘要

在应用时间序列计量经济工作中，使用一致但渐近低效的OLS估计回归，并将条件平均参数的推断建立在稳健的标准误差基础上，这已成为司空见惯的做法。这种方法似乎主要是因为担心应用GLS可能违反严格的外生性条件。我们首先表明，即使在违反同期外生性的情况下，与GLS相关的渐近偏差通常也会小于OLS。该结果扩展到了可行GLS，其中误差过程由筛选自回归近似。本文还研究了与OLS、可行GLS和基于全系统VAR的推理相关的渐近偏差和效率之间的权衡。我们还提供了仿真证据和几个示例，包括有效市场、橙汁期货和天气的测试以及炉子数据的控制工程应用。证据和一般结论是，具有稳健标准误差的OLS的广泛使用通常不是一个好的研究策略。相反，有很多建议是基于FGLS和VAR系统的估算。

建议引用

  • Richard T.Baillie和Kun Ho Kim，2016年。"OLS稳健推断在时间序列回归中是否合理？用可行的GLS和VAR方法研究偏差和MSE权衡,"工作文件系列16-04，里米尼经济分析中心。
    • 手柄：RePEc:rim:rimwps:16-04
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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