Testing linear regression model with AR(1) errors against a first-order dynamic linear regression model with white noise errors: A point optimal testing approach

Sriananthakumar, Sivagowry

doi:10.1016/j.econmod.2013.03.022

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“…El test LM de correlación serial Breusch-Godfrey fue aplicado para determinar que los errores no estén autocorrelacionados (Sriananthakumar, 2013). Para tomar una decisión sobre la existencia de autocorrelación, las hipótesis son las siguientes (Zhang et al, 2023): H 0 : No hay autocorrelación si el valor p > 0.05 H 1 : Existe autocorrelación si el valor p < 0.05 La H 0 no se rechaza, ya que se obtiene un valor p de 0.3673, el cual es mayor a 0.05 y evidencia que no hay autocorrelación.…”

Section: Autocorrelaciónunclassified

El tipo de cambio y la tasa de interés interbancaria de equilibrio: determinantes del índice de precios y cotizaciones, 2000-2023

Lopez Dominguez

2023

eyn

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El Índice de Precios y Cotizaciones (IPC) es un elemento importante en la actividad bursátil dentro del mercado mexicano y hacia el exterior, ya que, con la emisión de él, puede generar atractivo a invertir en el mercado bursátil mexicano. La presente investigación tiene por objetivo determinar si las variables tipo de cambio (TC), tasa de interés interbancaria de equilibrio 28 días (TIIE28) y la pandemia H1N1, como variable dummy, explican el comportamiento del IPC, así como también bajo un sustento teórico empírico. El periodo de estudio comprende del 2000-2023, con datos mensuales. Para ello, la metodología a seguir fue aplicar tasa de crecimiento a las variables para obtener estacionariedad; verificar la raíz unitaria; mediante el modelo econométrico de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y; comprobar los supuestos de regresión lineal (heterocedasticidad, autocorrelación y multicolinealidad). Los resultados econométricos principales son: el modelo es significativo y estacionario, por lo que no hay raíces unitarias; empleando las técnicas pertinentes, se comprueba el cumplimiento a los supuestos de regresión lineal. Finalmente, las conclusiones que se destacan son: el TC y TIIE28 son determinantes para el IPC, ya que, al haber un incremento, tanto en el TC como en el TIIE28, el IPC se reduce en puntos porcentuales.

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Section: Autocorrelaciónunclassified

El tipo de cambio y la tasa de interés interbancaria de equilibrio: determinantes del índice de precios y cotizaciones, 2000-2023

Lopez Dominguez

2023

eyn

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“…The g test can be computationally intensive, particularly for high dimensional testing problems.In addition, Sriananthakumar (2013) showed that the g test may not be trustable in the presence of unavoidable nuisance parameters. In particular,Sriananthakumar (2013) investigated the problem of testing for a linear regression model with AR(1) errors against a firstorder dynamic linear regression model with white noise errors using marginal likelihood based g tests and marginal likelihood based classical (LR, LM and W) tests. She showed that for this testing problem the g tests have good power properties, particularly in the neighborhood of the chosen parameter point under the alternative hypothesis where power is optimized.…”

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Point optimal testing: A survey of the post 1987 literature

King

Sriananthakumar

2015

MAS

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In the absence of uniformly most powerful (UMP) tests or uniformly most powerful invariant (UMPI) tests, King (1987c) suggested the use of Point Optimal (PO) tests, which are most powerful at a chosen point under the alternative hypothesis. This paper surveys the literature and major developments on point optimal testing since 1987 and suggests some areas for future research. Topics include tests for which all nuisance parameters have been eliminated and dealing with nuisance parameters via (i) a weighted average of p values, (ii) approximate point optimal tests, (iii) plugging in estimated parameter values, (iv) using asymptotics and (v) integration. Progress on using point-optimal testing principles for two-sided testing and multidimensional alternatives is also reviewed. The paper concludes with thoughts on how best to deal with nuisance parameters under both the null and alternative hypotheses, as well as the development of a new class of point optimal tests for multi-dimensional testing.

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A comparison of the accuracy of asymptotic approximations in the dynamic regression model using Kullback-Leibler information

Atukorala

Sriananthakumar

2015

Economic Modelling

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This paper illustrates the use of the Kullback-Leibler Information (KU) measure for assessing the relative quality of two approximations to an unknown distribution from which we can obtain simple random drawings. The illustration involves comparing the large-sample and small-disturbance asymptotic distributions under the null hypothesis of a t statistic from the dynamic linear regression model. We find very clear evidence in favour of the use of p-values and critical values from the small-disturbance Student's t distribution rather than from the large-sample standard normal distribution in this case.

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Testing linear regression model with AR(1) errors against a first-order dynamic linear regression model with white noise errors: A point optimal testing approach

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El tipo de cambio y la tasa de interés interbancaria de equilibrio: determinantes del índice de precios y cotizaciones, 2000-2023

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Point optimal testing: A survey of the post 1987 literature

A comparison of the accuracy of asymptotic approximations in the dynamic regression model using Kullback-Leibler information

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