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LSTUR regression theory and the instability of the sample correlation coefficient between financial return indices

机译：LSTUR回归理论和金融回报指数之间的样本相关系数的不稳定性

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It is well known that the sample correlation coefficient between many financial return indices exhibits substantial variation on any reasonable sampling window. This stylised fact contradicts a unit root model for the underlying processes in levels, as the statistic converges in probability to a constant under this modeling scheme. In this paper, we establish asymptotic theory for regression in local stochastic unit root (LSTUR) variables. An empirical application reveals that the new theory explains very well the instability, in both sign and scale, of the sample correlation coefficient between gold, oil, and stock return price indices. In addition, we establish spurious regression theory for LSTUR variables, which generalises the results known hitherto, as well as a theory for balanced regression in this setting.
机译：众所周知，许多财务回报指数之间的样本相关系数在任何合理的采样窗口上表现出实质性变化。 这种程式化的事实将单位根模型与水平的底层流程相矛盾，因为统计数据在该建模方案下的概率概率收敛。 本文在本地随机单位根（LSTUR）变量中建立了回归的渐近理论。 实证申请表明，新理论在黄金，石油和股票回报价格指数之间的样本相关系数的缺点和规模中，符号和范围内的不稳定性。 此外，我们为LSTUR变量建立了虚假的回归理论，它推广了迄今为止已知的结果，以及在该设置中的平衡回归理论。

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