A Monte-Carlo study on the unit root test based on huber-type estimator in seasonal autoregressive model

Abstract

For estimating unit root of Seasonal autoregressive(AR) processes, we propose a new instrumental variable(IV) estimator whose pivotal statistic has a standard normal limiting distribution for autoregressive parameter. The proposed estimator is based on IV estimator which discounts large value of regressors corresponding to the unit root. A simulation using observations adjusted by recursive mean shows that the proposed tests for unit roots are locally more powerful than the tests based on the ordinary least squares estimator(OLSE).;계절형 자기회귀 모형의 자료에서 UNIT ROOT를 추정하는 데 있어서, OLSE(Ordinary Least Square Estimator)를 이용하는 전통적인 방법에 반해, Huber-type instrumental variable(IV) estimator를 이용한 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제시된 이 방법은 pivotal statistic의 극한분포가 정규분포를 따르며 unbiased함을 보여준다. 그리고, 제안된 추정량은 cauchy-type estimator의 변형된 형태로서, nonstationary한 모형에서 큰값을 적절히 조절하여 준다. recursive mean adjust를 하여 simulation한 결과, 제안된 Huver-type IV estimator가 OLSE의 경우보다, locally powerful 하다는 것을 알 수 있다.