Sam , Chung Yan
(2016)
Bootstrapping The Autoregressivedistributed Lag Test For Cointegration.
Masters thesis, Universiti Sains Malaysia.
Abstract
Objektif tesis ini adalah untuk mengkaji prestasi ujian kointegrasi: Autoregressive-
Distributed Lag (ARDL) Bounds Test yang dikembangkan oleh Pesaran et al. (2001).
Pendekatan ini menjadi popular dan banyak digunakan dalam dua dekad atas kelebihan
super konsistent estimasi dan menangani masalah pemboleh ubah bebas yang berintegrasi
campur. Namun, ARDL Bounds Test sentiasa disalahgunakan dalam situasi yang tidak
konsisten dengan andaian dalam rangka kerja tersebut. Pendekatan ini menganggap tiada
kesan maklum balas di tahap dari pemboleh ubah bersandar ke pemboleh ubah bebas. Ini
bermakna, salah satu pemboleh ubah mestilah sebagai weakly exogenous. Estimasi yang
terlibat dalam beberapa kemungkinan pemboleh ubah endogenous yang digunakan
sebagai regressors akan memberi keputusan yang keliru dan berat sebelah. Walau
bagaimanapun, bukti dari simulasi menunjukkan prestasi pendekatan Bounds Test
tersebut tidak dipengaruhi oleh andaian masalah endogeneity.
The objective of this thesis is to examine the performances of a cointegration test:
Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bounds test approach developed by Pesaran et
al. (2001). This approach gained popularity and is widely used for over two decades due
to its advantages of super consistent estimation and dealing with mixed integration order
regressors. Nevertheless, the ARDL bounds test is often applied in environments that are
inconsistent with the assumptions underlying that framework. This approach assumes that
there is no feedback at level from the dependent variable to the regressors. That is, all
variables except one must be weakly exogenous. Estimation involving several plausibly
endogenous variables as regressors will give biased and misleading results. However,
through simulation evidence our results show that the performance of the bounds test
approach is not affected by this endogeneity problem.
Actions (login required)
 |
View Item |