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双重非线性协整的估计。 (英语) Zbl 1456.62209号

摘要:近年来,非线性协整的统计推断引起了学术界和实务界的关注。本文提出了一种新的协整,即两个单变量时间序列(y_t)和(x_t)通过两个(未知)光滑非线性变换协整,进一步推广了G.E.P.箱G.C.Tiao公司[生物特征64,355–365(1977;Zbl 0362.62091号)],并由进行了更系统的研究R.F.恩格尔C.W.J.格兰杰【《计量经济学》55,251–276(1987;Zbl 0613.62140号)]. 更准确地说,它认为\(G(y_t,\beta_0)=G(x_t)+u_t),其中\。此设置嵌套了以下非线性协整模型Q.王P.C.B.菲利普斯【《经济计量学》第77卷第6期,1901-1948年(2009年;Zbl 1182.62088号)]作为\(G(y,\beta_0)=y\的特例。它扩展了O.林顿等【Ann.Stat.36,No.2,686–718(2008;Zbl 1133.62029号)]对于具有单位-非平稳回归变量的情况。应用光滑非参数函数(g)的筛近似,得到了(β)的极值估计和(g(cdot)的插入估计。建立了估计量的渐近性质,表明收敛速度和极限分布都与两个非线性变换函数的性质密切相关。仿真研究表明,即使在小样本情况下,估计量也表现良好。环境库兹涅茨曲线上的一个真实数据例子描述了人均GDP对空气污染的非线性影响,说明了所提出的双重非线性协整的实际相关性。

MSC公司:

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62克08 非参数回归和分位数回归
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62第20页 统计学在经济学中的应用

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