In this article, we reexamine the e

In this article, we reexamine the existence of the
RIPH among the G-10 countries by employing a class
of unit root tests with good size and power. The
previous studies that applied traditional unit root
tests to investigate the stationarity of rids usually
provide mixed results since these tests are well-known
to suffer from problems of low power and size
distortion at finite sample. Accordingly, when
researchers obtain the rejection of the unit root
null, it is not easy to tell if the rejection is due to high
power or oversize of the tests.
Rather than trusting the asymptotic distribution of
the unit root test, we adopt a different approach by
emphasizing the information content of the data to
distinguish between the stationary and unit root
processes. We do this by simulating the finite sample
distributions of the chosen tests under the estimated
AR(p 1) and AR(p) models, corresponding to the
null- and alternative hypotheses, respectively. With
the help of the two distributions, we first find that the
sizes of the efficient tests are close to the nominal size

Kết quả (Việt) 1:

Trong bài này, chúng tôi reexamine sự tồn tại của cácRIPH trong số các quốc gia G-10 bằng cách sử dụng một lớp họcđơn vị chủ thử nghiệm với các kích thước tốt và sức mạnh. Cácnghiên cứu trước đây áp dụng truyền thống đơn vị gốcbài kiểm tra để điều tra stationarity của rids thườngcung cấp kết quả hỗn hợp từ những thử nghiệm này là nổi tiếngđau khổ từ các vấn đề năng lượng thấp và kích thướcbiến dạng tại hữu hạn mẫu. Theo đó, khiCác nhà nghiên cứu có được từ chối đơn vị gốckhông, nó không phải là dễ dàng để cho biết nếu việc từ chối do caosức mạnh hoặc quá cỡ của các bài kiểm tra.Chứ không phải là tin tưởng phân phối tiệm cậnunit root test, chúng ta áp dụng một cách tiếp cận khác nhau bởinhấn mạnh nội dung thông tin của dữ liệuphân biệt giữa các văn phòng phẩm và đơn vị gốcquy trình. Chúng tôi làm điều này bằng cách mô phỏng các mẫu hữu hạnnhà phân phối của các xét nghiệm được lựa chọn theo các ước tínhAR (p 1) và các mô hình AR(p), tương ứng với cácnull và giả thuyết thay thế, tương ứng. Vớisự giúp đỡ của hai phân phối, lần đầu tiên chúng tôi thấy rằng cácKích thước của các bài kiểm tra hiệu quả là gần với kích thước danh nghĩa