注意ADF测试的大小与可加异常值和分数误差。对拉丁美洲通货膨胀序列(非)稳健性的重新评估

Gabriele Rodríguez, D. Ramírez
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摘要

本文分析了由Perron和rodriguez(2003)提出的增强Dickey和Fuller统计量(ADF)的经验大小,当误差是分数时。这个统计量是基于一个基于第一个数据差异的加性异常值搜索程序,称为td。模拟结果表明,ADF统计量的经验大小不受分数误差的影响,证实了Perron和rodriguez(2003)的论点,即td程序对单位根框架的偏差是稳健的。特别是,结果显示低灵敏度的大小对同盟的统计参数的(d)。然而,正如所预料的那样,当有强烈负面autocorrelación移动平均或autocorrelación统计消极autorregresiva、民主力量同盟有一个确切的尺寸大的名义。当样本增加(从T = 100到T = 200)时,这些困难就消失了。本研究的目的是分析拉丁美洲通货膨胀的三个季度序列,并评估它们在控制通货膨胀方面的作用。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Una nota sobre el tamaño del Test ADF con outliers aditivos y errores fraccionales. Una re-evaluación de la (no) estacionariedad de las series de inflación latinoamericanas
En esta nota se analiza el tamaño empírico del estadístico Dickey y Fuller aumentado (ADF), propuesto por Perron y Rodríguez (2003), cuando los errores son fraccionales. Este estadístico se basa en un procedimiento de búsqueda de valores atípicos aditivos basado en las primeras diferencias de los datos denominado td. Las simulaciones muestran que el tamaño empírico del estadístico ADF no es afectado por los errores fraccionales confirmando el argumento de Perron y Rodríguez (2003) que el procedimiento td es robusto a las desviaciones del marco de raíz unitaria. En particular, los resultados muestran una baja sensibilidad del tamaño del estadístico ADF respecto al parámetro fraccional (d). Sin embargo, como es de esperar, cuando hay una fuerte autocorrelación negativa de tipo promedio móvil o autocorrelación autorregresiva negativa, el estadístico ADF tiene un tamaño exacto mayor que el nominal. Estas dificultades desaparecen cuando aumenta la muestra (a partir de T = 100 a T = 200). La aplicación empírica a ocho series de inflación latinoamericana trimestral proporciona evidencia de la importancia de tener en cuenta las variables ficticias para controlar por los outliers aditivos detectados.
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