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Finite-sample power of the Durbin-Watson test against fractionally integrated disturbances

机译：Durbin-Watson测试针对分数积分扰动的有限样本能力

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We consider the finite-sample power of various tests against serial correlation in the disturbances of a linear regression model when these disturbances follow certain stationary long-memory processes. It emerges that the power depends on the form of the regressor matrix and that, for the Durbin-Watson test and many other tests that can be written as ratios of quadratic forms in the disturbances, the power can drop to zero as the long-memory parameter approaches the boundary of the stationarity region. The problem does not arise when the regression includes an intercept. We also provide a means to detect this zero-power trap for given regressors. Our analytical results are illustrated using fractionally integrated white noise and ARFIMA(1, d, 0) disturbances with artificial regressors and with a real data set.
机译：当线性回归模型的扰动遵循某些固定的长记忆过程时，我们考虑了针对串行相关性的各种测试的有限样本能力。结果表明，功效取决于回归矩阵的形式，并且对于Durbin-Watson检验和许多其他可以写为扰动中二次形式的比率的检验，随着长记忆的发生，功效可以降至零。参数接近平稳区域的边界。当回归包括截距时，不会出现此问题。我们还提供了一种方法，可以检测给定回归变量的零功率陷阱。我们的分析结果通过人工积分和真实数据集的分数积分白噪声和ARFIMA（1，d，0）干扰进行了说明。

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