GLS para eliminar los componentes determinísticos, estadísticos de raíz unitaria eficientes y cambio estructural

Abstract

Extendemos los estadísticos tipo M para una raíz unitaria analizados por Perron y Ng (1996) y Ng y Perron (2001) al caso donde se permite que el cambio en la función de tendencia ocurra en un punto desconocido. Estos estadísticos (MGLS) adoptan el enfoque GLS para eliminar la tendencia desarrollado por Elliott et al. (1996) (ERS) siguiendo los resultados de Dufour y King (1991). Siguiendo a Perron (1989), consideramos dos modelos: uno que permite un cambio en la pendiente y otro que permite tanto un cambio en el intercepto como en la pendiente. Derivamos las distribuciones asintóticas así como el estadístico óptimo factible en un punto de la hipótesis alternativa (PT GLS) sugerido por ERS. También computamos el parámetro de no centralidad utilizado por el enfoque GLS local a la unidad con el fin de eliminar la tendencia que permite que el estadístico PT GLS tenga 50% de potencia asintótica en ese valor. Asimismo, se han tabulado los valores críticos asintóticos de los estadísticos. Mostramos que los estadísticos MGLS y PT GLS tienen una función de potencia asintótica cercana a la envolvente de potencia. Un estudio de simulación analiza el tamaño y potencia en muestras finitas bajo varios métodos para seleccionar la truncación para estimar la densidad espectral autorregresiva. Finalmente, también se presenta una aplicación empírica.We extend the class of M-tests for a unit root analyzed by Perron and Ng (1996) and Ng and Perron (1997) to the case where a change in the trend function is allowed to occur at an unknown time. These tests M(GLS) adopt the GLS detrending approach of Dufour and King (1991) and Elliott, Rothenberg and Stock (1996) (ERS). Following Perron (1989), we consider two models: one allowing for a change in slope and the other for both a change in intercept and slope. We derive the asymptotic distribution of the tests as well as that of the feasible point optimal tests PT(GLS) suggested by ERS. The asymptotic critical values of the tests aretabulated. Also, we compute the non-centrality parameter used for the local GLS detrending that permits the tests to have 50% asymptotic power at that value. We show that the M(GLS) and PT(GLS) tests have an asymptotic power function close to the power envelope. An extensive simulation study analyzes the size and power in finite samples under various methods to select the truncation lag for the autoregressive spectral density estimator. An empirical application is also provided.