Joint Tests for Long Memory and Non-linearity: The Case of Purchasing Power Parity
Notice bibliographique
Résumé
A pervasive finding of unit roots in macroeconomic data often runs counter to intuition regarding the stochastic nature of the process under consideration. Two econometric techniques have been utilized in an attempt to resolve the finding of unit roots, namely long memory and models that depart from linearity. While the use of long memory and stochastic regime switching models have developed almost independently of each other, it is now clear that the two modeling techniques can be intimately linked. In particular, both modeling techniques have been used in isolation to study the dynamics of the real exchange rate. To determine the importance of each technique in this context, I employ a testing and estimation procedure that allows one to jointly test for long memory and non-linearity (regime switching behavior) of the STAR variety. I find that there is substantial evidence of non-linear behavior for the real exchange rate for many developing and European countries, with little evidence for ESTAR non-linearity for countries outside the European continent including Japan and Canada. In cases where non-linearity is found, I also find significant evidence of long memory for the majority of the countries in my sample. Thus, long memory and non-linearity can also be viewed as compliments rather than substitutes. On the other hand, a combination of long memory and non-linearity may be a promising research avenue for pursuing an answer to the paradox
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».