Testing covariance stationarity
Lima, Luiz Renato Regis de Oliveira
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Resumo
In this paper, we show that the widely used stationarity tests such as the KPSS test has power close to size in the presence of time-varying unconditional variance. We propose a new test as a complement of the existing tests. Monte Carlo experiments show that the proposed test possesses the following characteristics: (i) In the presence of unit root or a structural change in the mean, the proposed test is as powerful as the KPSS and other tests; (ii) In the presence a changing variance, the traditional tests perform badly whereas the proposed test has high power comparing to the existing tests; (iii) The proposed test has the same size as traditional stationarity tests under the null hypothesis of covariance stationarity. An application to daily observations of return on US Dollar/Euro exchange rate reveals the existence of instability in the unconditional variance when the entire sample is considered, but stability is found in sub-samples.
Ficha do documento
- Tipo
- Estudo
- Ano
- 2005
- Instituição
- Escola de Pós-Graduação em Economia da FGV
- Fonte
- Repositório da FGV
- Idioma
- Inglês
- Acesso
- Não informado
- Identificador
- oai:repositorio.fgv.br:10438/12583
- Temas
- Economia
- Palavras-chave
- EconomiaAnálise de séries temporaisEconometria
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