Wnioskowanie o rzędzie kointegracji dla modelu VEC ze składnikiem losowym z rozkładu Su Johnsona

• Authors: Piotr Kębłowski

Title variants

EN

Inference on cointegration rank for a VEC model with the Su Johnson error distribution

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Artykuł przedstawia wyniki analiz Monte Carlo własności małopróbkowych testów rzędu kointegracji dla modelu VEC ze składnikiem losowym pochodzącym z rozkładu skośnego, leptokurtycznego. Analiza przeprowadzana jest dla testu asymptotycznego, testów z poprawkami na liczbę stopni swobody, testu z poprawką Bartletta, testu bootstrapowego oraz testu bootstrapowego z poprawką Bartletta w roli surogatu podwójnego testu bootstrapowego. Wyniki eksperymentów wskazują, że testy liczby relacji kointegrujących oparte na regule ilorazu wiarygodności są odporne ze względu na rozmiar jak i moc testu, gdy składnik losowy pochodzi z rozkładu skośnego, leptokurtycznego, aproksymowanego rozkładem Su Johnsona, zamiast z wielowymiarowego rozkładu normalnego.

EN

Performance of small-sample cointegration rank tests is investigated within the framework of a VEC model with skewed fat-tailed error distribution. The Monte Carlo analysis is conducted for: asymptotic test, tests with degrees-of-freedom corrections, test with Bartlett correction, bootstrap test, and bootstrap test with Bartlett correction, as a surrogate of double bootstrap test. The results indicate that the small-sample cointegration rank tests are robust to skewed fat-tailed error distribution, approximated by Su Johnson distribution, with respect to size and power of these tests.

Keywords

PL

rozkład reszt o grubych ogonach; rozkład Johnsona; wnioskowanie małopróbkowe; rząd kointegracji

EN

fat-tailed error distribution; Johnson distribution; small sample inference; cointegration rank

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Przegląd Statystyczny
• Year: 2013
• Volume: 60
• Issue: 2
• Pages: 235-249

Contributors

author

Piotr Kębłowski

• Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny Instytut Ekonometrii, Katedra Modeli i Prognoz Ekonometrycznych, ul. Rewolucji 1905 r. nr 41/43, 90-214 Łódź

References

• Cheung Y.-W., Lai K. S., (1993), Finite-Sample Sizes of Johansen's Likelihood Ratio Tests for Cointegration, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 55, 313–328.
• Edgeworth F. Y., (1898), On the Representation of Statistics by Mathematical Formulae, Journal of the Royal Statistical Society, 61, 670–700.
• Gonzalo J., (1994), Five Alternative Methods of Estimating Long-Run Equilibrium Relationships, Journal of Econometrics, 60, 203–233.
• Hansen H., Rahbek A., (2002), Approximate Conditional Unit Root Inference, Journal of Time Series Analysis, 23, 1–28.
• Johansen S., (1988), Statistical Analysis of Cointegration Vectors, Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 231–254.
• Johansen S., (1996), Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models, Oxford University Press, Oxford.
• Johansen S., (2002), A Small Sample Correction for the Test of Cointegrating Rank in the Vector Autoregressive Model, Econometrica, 70, 1929–1961.
• Johansen S., Mosconi R., Nielsen B., (2000), Cointegration Analysis in the Presence of Structural Breaks in the Deterministic Trend, Econometrics Journal, 3, 216–249.
• Johnson N. L., (1949), Systems of Frequency Curves Generated by Methods of Translation, Biometrika, 36, 149–176.
• Kębłowski P., (2009), Małopróbkowe Wnioskowanie o Rzędzie Kointegracji, rozprawa doktorska.
• Kębłowski P., (2013), Właściwości Metod Małopróbkowego Wnioskowania o Rzędzie Kointegracji, materiał powielony.
• Kębłowski P., Welfe A., (2010), Estimation of the Equilibrium Exchange Rate: The CHEER Approach, Journal of International Money and Finance, 29 (8), 1385–1397.
• Pajor A., (2006), Bivariate Bayesian VECM-SV Models for Polish Exchange Rates, Przegląd Statystyczny, 53 (3), 9–26.
• Reimers H. E., (1992), Comparisons of Tests for Multivariate Cointegration, Statistical Papers, 33, 335–359.
• Reinsel G. C., Ahn S. K., (1989), Likelihood Ratio Test for Unit Roots and Forecasting Properties in the Nonstationary Vector AR Model, materiał powielony.
• Reinsel G. C., Ahn S. K., (1992), Vector AR Models with Unit Roots and Reduced Rank Structure: Estimation, Likelihood Ratio Test, and Forecasting, Journal of Time Series Analysis, 13, 353–375.
• Swensen A. R., (2006), Bootstrap Algorithms for Testing and Determining the Cointegration Rank in VAR Models, Econometrica, 74, 1699–1714.
• Toda H. Y., (1994), Finite Sample Properties of Likelihood Ratio Tests for Cointegrating Ranks when Linear Trends are Present, The Review of Economics and Statistics, 76, 66–79.
• Toda H. Y., (1995), Finite Sample Performance of Likelihood Ratio Tests for Cointegrating Ranks in Vector Autoregressions, Econometric Theory, 11, 1015–1032.