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Instrumental variables estimation of stationary and non-stationary cointegrating regressions

机译：平稳和非平稳协整回归的工具变量估计

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Instrumental variables estimation is classically employed to avoid simultaneous equations bias in a stable environment. Here we use it to improve upon ordinary least-squares estimation of cointegrating regressions between non-stationary and/or long memory stationary variables where the integration orders of regressor and disturbance sum to less than 1, as happens always for stationary regressors, and sometimes for mean-reverting non-stationary ones. Unlike in the classical situation, instruments can be correlated with disturbances and/or uncorrelated with regressors. The approach can also be used in traditional non-fractional cointegrating relations. Various choices of instrument are proposed. Finite sample performance is examined.
机译：传统上采用工具变量估计来避免在稳定环境中联立方程的偏差。在这里，我们使用它来改进非平稳和/或长记忆平稳变量之间协整回归的普通最小二乘估计，其中回归变量和扰动的积分阶数之和小于1，这总是发生在平稳回归变量上，有时对于均值回复非平稳的。与经典情况不同，仪器可以与干扰相关，和/或与回归无关。该方法也可以用于传统的非分数协整关系中。提出了各种选择的仪器。检查有限的样品性能。

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