Metodi non parametrici per l'analisi di cointegrazione di ... - Sapienza

- Capitolo I I -
Al fine di sondare gli effetti di questa distorsione asintotica
del· test per campioni finiti, si riferisce dello studio di Monte
Carlo in Cubadda (l994b). A questo proposito, sono state generate
3000 replicazioni del seguente modello bivariato:
dove
A(L) = [. 1 -2L],
O 1 + L Z
e T = {80, 120, 160, 200}.
B(L) = [ 1 - 0.6L z 0.4L z], :E =
-0.5L 1 - 0.7L
[
1 0.3 ]
0.3 1
Nel modello in questione il processo Yt è cointegrato non
contemporaneamente alla frequenza n/2. In particolare, il vettore
polinomiale di cointegrazione è a:(L) = (l, -2L). Inoltre, gli
Z
spettri di potenza del processo et = (l + L )Yt hanno i loro massimi
relativi alla frequenza n/2. Infine, la matrice di densità spettrale
delle serie et è stata stimata, seguendo Joyeux (1992), con una
finestra spettrale rettangolare e fissando m = T G • 5 •
Le percentuali di rifiuto del test basato sul limite superiore
di confidenza (2.17) sono riportate nella tabella 3. Le simulazioni
indicano quindi che per il modello considerato l'ampiezza del test è
praticamente pari ad uno per dimensione campionarie pari a 160 e
oltre.
La formulazione del sistema delle ipotesi proposta da Joyeux
(1992) è stata forse motivata dall'evenienza che la verifica della
cointegrazione stagionale contemporanea ha notevole interesse per
almeno due motivi. Il primo è che la cointegrazione contemporanea
sembra essere la tipologia di cointegrazione stagionale più diffusa
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