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Quantile inference for nonstationary processes with in nite variance innovations

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2021年第3期36卷 443-461页

作者： LIU Qi-meng LIAO Gui-li ZHANG Rong-mao Department of Mathematics Zhejiang UniversityHangzhou 310027China

Based on the quantile regression,we extend Koenker and Xiao(2004)and Ling and McAleer(2004)'s works from nite-variance innovations to in nite-variance innovations.A robust t-ratio statistic to test for unit-root and a re-sampling method to approximate the critical values of the t-ratio statistic are proposed in this *** is shown that the limit distribution of the statistic is a functional of stable processes and a Brownian *** nite sample studies show that the proposed t-ratio test always performs signi cantly better than the conventional unit-root tests based on least squares procedure,such as the Augmented Dick Fuller(ADF)and Philliphs-Perron(PP)test,in the sense of power and size when in nitevariance disturbances ***,quantile Kolmogorov-Smirnov(QKS)statistic and quantile Cramer-von Mises(QCM)statistic are considered,but the nite sample studies show that they perform poor in power and size,*** application to the Consumer Price Index for nine countries is also presented.

关键词： quantile inference in nite variance -stable process unit-root t-ratio statistic

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