Avoiding the Pitfalls: Can Regime-Switching Tests Detect Bubbles?
Notice bibliographique
Résumé
Work on testing for bubbles has caused much debate, much of which has focussed on methodology. Monte Carlo simulations reported in Evans (1991) showed that standard tests for unit roots and cointegration frequently reject the presence of bubbles even when such bubbles are present by construction. Evans referred to this problem as the pitfall of testing for bubbles. Since Evans' note, new tests for rational speculative bubbles that rely on regime-switching have been proposed. Van Norden and Schaller (1993) and van Norden (1996) use a switching regression to look for a time-varying relationship between returns and deviations from an approximate fundamental price. Hall and Sola (1993) and Funke, Hall and Sola (1994) test whether asset prices seem to switch between explosive growth and stationary behaviour. Our paper reports on Monte Carlo experiments using Evans' data-generating process to gauge the performance of these two kinds of regime-switching tests. The experiments rely heavily on certain new, fast and robust programs developed at the Bank of Canada for the estimation of switching regression models that make Monte Carlo studies of such estimators practical. We find that for some (but not all) parameter values, regime-switching tests have a significant amount of power to detect periodically collapsing bubbles. We also compare and contrast the performance of the two different regime-switching tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».