A Sign Test for Unit Roots in a Seasonal MTAR Model

Abstract

본 논문은 MTAR(momentum threshold autoregressive) 모형에서의 계절형 단위근 검정을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 부호 검정 방법은 등분산성을 만족하지 않거나 꼬리가 두꺼운 분포를 갖는 오차에 대해서 뿐 아니라 시계열 자료가 미지의 단조 증가 혹은 단조 감소 함수에 의해 변형되어 있을 경우에도 로버스트한 성질이 있다. 본 논문에서 제안하고 있는 검정 방법은 Park and Shin (2006) 의 부호 검정을 계절형으로 확장한 것이다. MTAR 모형에서 특히 부분 계절형 단위근(partial seasonal unit root)의 경우에, 몬테칼로 실험 결과는 제안된 방법이 AR 모형에 대해 개발된 계절형 부호 검정보다 검정력이 우수함을 보여준다.;This study suggests a new method for testing seasonal unit roots in a momentum threshold autoregressive(MTAR) process. This sign test is robust against heteroscedastic or heavy tailed errors and is invariant to monotone data transformation. The proposed test is a seasonal extension of the sign test of Park and Shin (2006). In the case of partial seasonal unit root in an MTAR model, a Monte-Carlo study shows that the proposed test has better power than the seasonal sign test developed for AR model.