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  1. Research & Education Resources
  2. 070 Working Papers = ワーキングペーパー
  3. Hi-Stat Discussion paper series

Asymptotic Properties of the Efficient Estimators for Cointegrating Regression Models with Serially Dependent Errors

http://hdl.handle.net/10086/13606
http://hdl.handle.net/10086/13606
f4688379-083b-44ea-8bd2-156121cee2fd
名前 / ファイル ライセンス アクション
D06-197.pdf D06-197.pdf (496957 bytes)
アイテムタイプ デフォルトアイテムタイプ(フル)その2(1)
公開日 2017-05-20
タイトル
タイトル Asymptotic Properties of the Efficient Estimators for Cointegrating Regression Models with Serially Dependent Errors
言語 en
作成者 黒住, 英司

× 黒住, 英司

WEKO 27
Researchmap read0138736
NRID 00332643

ja 黒住, 英司
kakenhi 一橋大学 12613

en KUROZUMI, Eiji

ja-Kana クロズミ, エイジ

Search repository
早川, 和彦

× 早川, 和彦

en Hayakawa, Kazuhiko
kakenhi Hitotsubashi University 12613

ja 早川, 和彦

ja-Kana ハヤカワ, カズヒコ

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寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 社会科学における統計分析拠点構築 = Research Unit for Statistical Analysis in Social Sciences
言語 en
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
主題
主題Scheme Other
主題 Cointegration
主題
主題Scheme Other
主題 second-order bias
主題
主題Scheme Other
主題 fully modified regressions
主題
主題Scheme Other
主題 canonical cointegrating regressions
主題
主題Scheme Other
主題 dynamic ordinary least squares regressions
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this paper, we analytically investigate three efficient estimators for cointegrating regression models: Phillips and Hansen's (1990) fully modified OLS estimator, Park's (1992) canonical cointegrating regression estimator, and Saikkonen's (1991) dynamic OLS estimator. First, by the Monte Carlo simulations, we demonstrate that these efficient methods do not work well when the regression errors are strongly serially correlated. In order to explain this result, we assume that the regression errors are generated from a nearly integrated autoregressive (AR) process with the AR coefficient approaching 1 at a rate of 1/T, where T is the sample size. We derive the limiting distributions of the three efficient estimators as well as the OLS estimator and show that they have the same limiting distribution under this assumption. This implies that the three efficient methods no longer work well when the regression errors are strongly serially correlated. Further, we consider the case where the AR coefficient in the regression errors approaches 1 at a rate slower than 1/T. In this case, the limiting distributions of the efficient estimators depend on the approaching rate. If the rate is slow enough, the efficiency is established for the three estimators; however, if the approaching rate is relatively fast, they have the same limiting distribution as the OLS estimator. This result explains why the effect of the efficient methods diminishes as the serial correlation in the regression errors gets stronger.
言語 en
出版者
出版者 Institute of Economic Research, Hitotsubashi University
日付
日付 2006-12
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連情報
関連タイプ isPartOf
関連名称 Hi-Stat Discussion paper series, No. 197
Sponsorship
値 21世紀COEプログラム = 21st-Century COE Program
JEL
値 C13
JEL
値 C22
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Ver.1 2025-02-20 06:50:38.203916
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