Testing for multiple level shifts with an integrated or stationary noise component

Carrion-i-Silvestre, Josep Lluís ; Gadea, María Dolores (Universidad de Zaragoza)

Resumen: The paper analyzes the detection and estimation of multiple level shifts regardless of the order of integration of the time series. We show that it is possible to extend the Bai-Perron methodology (1998) to the I(1) and NI(1) nonstationary cases so that a unified framework to test for the presence of multiple level shifts in a robust way is designed. The finite sample performance of the proposed statistics is carried out, establishing a comparison with other existing approaches in the literature. The paper illustrates the implementation of the statistics focusing on the real exchange rate with time series that either cover a long time period or provide a worldwide analysis. Robust detection of multiple level shifts is of great importance to define the statistical approach that is used to test the purchasing power parity hypothesis.

El artículo analiza la detección y estimación de múltiples cambios de nivel independientemente del orden de integración de la serie temporal. Mostramos que es posible extender la metodología de Bai-Perron (1998) a los casos no estacionarios I(1) y NI(1) de modo que se diseñe un marco unificado para probar la presencia de múltiples cambios de nivel de manera robusta. Se realiza la realización de muestras finitas de la estadística propuesta, estableciendo una comparación con otros enfoques existentes en la literatura. El documento ilustra la implementación de estadísticas centradas en el tipo de cambio real con series temporales que cubren un largo período o proporcionan un análisis mundial. La detección sólida de múltiples cambios de nivel es de gran importancia para definir el enfoque estadístico que se utiliza para probar la hipótesis de la paridad del poder adquisitivo.

Idioma: Inglés

DOI: 10.1002/jae.2977

Año: 2023

Publicado en: JOURNAL OF APPLIED ECONOMETRICS 38, 6 (2023), 801-819
ISSN: 0883-7252

Factor impacto JCR: 2.3 (2023)

Categ. JCR: SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS rank: 15 / 67 = 0.224 (2023) - Q1 - T1
Categ. JCR: ECONOMICS rank: 174 / 597 = 0.291 (2023) - Q2 - T1

Factor impacto CITESCORE: 3.7 - Social Sciences (miscellaneous) (Q1) - Economics and Econometrics (Q2)

Factor impacto SCIMAGO: 2.13 - Social Sciences (miscellaneous) (Q1) - Economics and Econometrics (Q1)

Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MICINN-AEI/RED2018-102563-T
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MICINN/ECO2016-81901-REDT
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MICINN/PID2020-114646RB-C41
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MICINN/PID2020-114646RB-C44

Tipo y forma: Artículo (PostPrint)

Área (Departamento): Área Economía Aplicada (Dpto. Economía Aplicada)