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Enregistrement W3126074110 · doi:10.20381/ruor-25615

Unit Root Tests and Structural Change when the Initial Observation is Drawn from its unconditional Distribution

2006· preprint· en· W3126074110 sur OpenAlexaff
Hui Liu, Gabriel Rodrı́guez

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnit rootMathematicsAsymptotic distributionStatisticLimitingEconometricsStatisticsTest statisticApplied mathematicsStatistical hypothesis testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following Elliott (1999) and Perron and Rodríguez (2003), we develop unit root tests in the context of structural change models using GLS detrended data (Elliott, Rothenberg and Stock, 1996) when the initial observation is drawn from its unconditional distribution. We derive the limiting distributions of the M-tests (Stock, 1999; Perron, and Ng, 1996), the ADF statistic and a feasible optimal point test from which we derive the power envelope. Asymptotic power functions are calculated and compared with the case where the initial condition is not random. Finite sample size and power simulations under various forms of error processes are performed using different lag selection methods and two different methods to select the break point. Empirical applications are also provided. / Suivant Elliott (1999) et Perron et Rodríguez (2003), nous dérivons des tests pour racine unitaire dans le cas où la fonction de tendance peut avoir une rupture à une date inconnue. Ces tests utilisent la méthode des moindres carrés généralisés (MCG) pour éliminer les composantes déterministes, tel que proposé par Elliott, Rothenberg et Stock (1996). Nous considérons le cas où la condition initielle est obtenue à partir de sa distribution non conditionnelle. Nous dérivons les distributions asymptotiques de M-tests (Stock, 1999; Perron and Ng, 1996), du test ADF et celle d’une version réalisable du test optimal en un point. Ce test nous permet de dériver l’enveloppe de puissance. Nous calculons les fonctions de puissance asymptotique et nous les comparons au cas où la condition initielle n’est pas aléatoire. En utilisant des simulations, nous évaluons le niveau et la puissance des tests en échantillon finis et nous étudions plusieurs méthodes pour sélectionner le retard nécessaire pour calculer l’estimateur de la densité spectrale, ainsi que deux méthodes pour sélectionner le point de rupture. Une application à des séries des salaires réels et aux prix des actions ordinaires aux Etats-Unis est aussi considérée à la fin.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,307
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,009 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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