GLS Detrending, Efficient Unit Root Tests and Structural Change
Nous généralisons la classe de M-tests pour racine unitaire analysés par Perron et Ng (1996) et Ng et Perron (1997) au cas où la fonction de tendance peut avoir une rupture à une date inconnue. Ces tests M(GLS) utilisent la méthode des moindres carrés généralisés (MCG) pour éliminer les composantes déterministes, tel que proposé par Dufour et King (1991) et Elliot, Rothenberg et Stock (1996) (ERS). Suivant Perron (1989), nous considérons deux modèles : le premier permet une rupture dans la pente et le deuxième un changement d'ordonnée à l'origine (en plus de la rupture de la pente). Nous dérivons la distribution asymptotique des tests MGLS et celle d'une version réalisable du test optimal en un point PT(GLS) suggéré par ERS. Nous calculons aussi les valeurs critiques de ces tests. De plus, nous calculons le paramètre de non-centralité (utilisé dans l'estimation MCG pour éliminer les composantes déterministes) qui permet d'atteindre une puissance asymptotique de 50 %. Nous montrons que les tests M(GLS) et PT(GLS) ont des fonctions de puissance asymptotique proches de l'enveloppe de puissance. En utilisant des simulations, nous évaluons le niveau et la puissance des tests en échantillons finis et nous étudions plusieurs méthodes pour sélectionner le retard nécessaire pour calculer l'estimateur autorégressif de la densité spectrale. Une application à des séries de salaires réels et aux prix des actions ordinaires aux Etats-Unis est aussi considérée à la fin.
test de racine unitaire MCG changement structurel ordre de troncation critère d'information