Ardl como un enfoque de Elixir para curar la regresión espuria en series temporales no estacionarias
Autores: Ghouse, Ghulam; Khan, Saud Ahmad; Rehman, Atiq Ur; Bhatti, Muhammad Ishaq
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Ardl como un enfoque de Elixir para curar la regresión espuria en series temporales no estacionarias
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Raíz unitaria
Análisis de cointegración
Regresión espuria
Mecanismo de rezago distribuido autorregresivo
Ecuación de Ghouse
Econometría
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
En la Econometría convencional, la raíz unitaria y el análisis de cointegración son las únicas formas de evitar la regresión espuria que puede surgir por la falta de variables (valores rezagados) en lugar del proceso de no estacionariedad en datos de series temporales. Proponemos la solución de la ecuación de Ghouse del mecanismo de rezagos distribuidos autorregresivos que no requiere trabajo adicional en pruebas de raíces unitarias y pruebas de límites. Esta ventaja hace que la metodología propuesta sea más eficiente en comparación con los procedimientos de cointegración existentes. Las pruebas anteriores debilitan su posición en comparación con ella, ya que tenían numerosos procedimientos de prueba vinculados que aumentan aún más el tamaño de la prueba y/o reducen la potencia de la prueba. La simplificación de la ecuación de Ghouse no incurre en ningún tipo de error de este tipo, lo que la convierte en una prueba más poderosa en comparación con los métodos de prueba ampliamente citados en la literatura de econometría y estadística.
Descripción
En la Econometría convencional, la raíz unitaria y el análisis de cointegración son las únicas formas de evitar la regresión espuria que puede surgir por la falta de variables (valores rezagados) en lugar del proceso de no estacionariedad en datos de series temporales. Proponemos la solución de la ecuación de Ghouse del mecanismo de rezagos distribuidos autorregresivos que no requiere trabajo adicional en pruebas de raíces unitarias y pruebas de límites. Esta ventaja hace que la metodología propuesta sea más eficiente en comparación con los procedimientos de cointegración existentes. Las pruebas anteriores debilitan su posición en comparación con ella, ya que tenían numerosos procedimientos de prueba vinculados que aumentan aún más el tamaño de la prueba y/o reducen la potencia de la prueba. La simplificación de la ecuación de Ghouse no incurre en ningún tipo de error de este tipo, lo que la convierte en una prueba más poderosa en comparación con los métodos de prueba ampliamente citados en la literatura de econometría y estadística.