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首页> 外文期刊>Journal of Time Series Analysis >Implementing Residual-Based KPSS Tests for Cointegration with Data Subject to Temporal Aggregation and Mixed Sampling Frequencies
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Implementing Residual-Based KPSS Tests for Cointegration with Data Subject to Temporal Aggregation and Mixed Sampling Frequencies

机译：实施基于残差的KPSS测试，以便与时间汇总和混合采样频率的数据进行协整

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We show how different data types (stocks and flows) and temporal aggregation affect the size and power of the dynamic ordinary least squares residual-based Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) test of the null of cointegration. Size may be more effectively controlled by setting the minimum number of leads equal to one - as opposed to zero - when selecting the lag/lead order of the dynamic ordinary least squares regression using aggregated data, but at a cost to power. If high-frequency data for one or more series are available - that is, the model has mixed sampling frequencies - we show how to effectively utilize the high-frequency data to increase power while controlling size.
机译：我们展示了不同的数据类型（存量和流量）和时间汇总如何影响基于动态普通最小二乘残差的基于Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin（KPSS）检验的协整无效的大小和功效。通过使用聚合数据选择动态普通最小二乘回归的滞后/导联顺序时，可以通过将导联的最小数量设置为一（而不是零）来更有效地控制大小，但这会增加功耗。如果有一个或多个序列的高频数据可用-也就是说，该模型具有混合采样频率-我们将展示如何在控制尺寸的同时有效利用高频数据来增加功率。

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