Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/27190 
Erscheinungsjahr: 
2007
Schriftenreihe/Nr.: 
Diskussionsbeitrag No. 380
Verlag: 
Leibniz Universität Hannover, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Hannover
Zusammenfassung: 
We show that specific nonlinear time series models such as SETAR, LSTAR, ESTAR and Markov switching which are common in econometric practice can hardly be distinguished from long memory by standard methods such as the GPH estimator for the memory parameter or linearity tests either general or against a specific nonlinear model. We show by Monte Carlo that under certain conditions, the nonlinear data generating process can have misleading either stationary or non-stationary long memory properties.
Schlagwörter: 
Nonlinear models
long - range dependencies
JEL: 
C12
C22
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
450.27 kB





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