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  1. Research & Education Resources
  2. 070 Working Papers = ワーキングペーパー
  3. CCES Discussion Paper Series

Model Selection Criteria for the Leads-and-Lags Cointegrating Regression

http://hdl.handle.net/10086/16354
http://hdl.handle.net/10086/16354
82a09aa7-9fa3-4197-b666-e7395c2d1cd2
名前 / ファイル ライセンス アクション
070ccesDP_006.pdf 070ccesDP_006.pdf (341992 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 Model Selection Criteria for the Leads-and-Lags Cointegrating Regression
言語 en
作成者 Choi, In

× Choi, In

en Choi, In
Sogang University

Search repository
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
寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 Center for Research on Contemporary Economic Systems, Graduate School of Economics, Hitotsubashi University
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 Leads-and-lags regression
主題
主題Scheme Other
主題 AIC
主題
主題Scheme Other
主題 Corrected AIC
主題
主題Scheme Other
主題 BIC
主題
主題Scheme Other
主題 Cp
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 First Draft: April, 2008; Revised: August, 2008
言語 en
出版者
出版者 Center for Research on Contemporary Economic Systems, Graduate School of Economics, Hitotsubashi University
日付
日付 2008-12
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 CCES Discussion Paper Series ; No. 6
ページ数
ページ数 30
抄録(第三者提供不可)
値 In this paper, Mallows'(1973) Cp criterion, Akaike's (1973) AIC, Hurvich and Tsai's (1989) corrected AIC and the BIC of Akaike (1978) and Schwarz (1978) are derived for the leads-and-lags cointegrating regression. Deriving model selection criteria for the leads-and-lags regression is a nontrivial task since the true model is of infinite dimension. This paper justifies using the conventional formulas of those model selection criteria for the leads-and-lags cointegrating regression. The numbers of leads and lags can be selected in scientific ways using the model selection criteria. Simulation results regarding the bias and mean squared error of the long-run coefficient estimates are reported. It is found that the model selection criteria are successful in reducing bias and mean squared error relative to the conventional, fixed selection rules. Among the model selection criteria, the BIC appears to be most successful in reducing MSE, and Cp in reducing bias. We also observe that, in most cases, the selection rules without the restriction that the numbers of the leads and lags be the same have an advantage over those with it.
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Ver.1 2025-02-20 09:48:02.777420
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