BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Gosińska Emilia (Uniwersytet Łódzki)
Title
Testowanie zmiany strukturalnej w modelu VEC
Testing for Structural Break in a VEC Model
Source
Bank i Kredyt, 2015, nr 6, s. 579-600, aneks, bibliogr. 25 poz.
Bank & Credit
Keyword
Model wektorowej korekty błędem, Zmiany strukturalne, Kurs walutowy
Vector error correction model (VECM), Structural changes, Exchange rates
Note
streszcz., summ.; Badanie finansowane z grantu Narodowego Centrum Nauki (grant MAESTRO 4 nr UMO-2013/08/A/ HS4/00612); Pełny tekst artykułu umieszczono za zgodą wydawcy (Narodowego Banku Polskiego). Tekst ten jest również dostępny w internecie na stronie NBP.
Abstract
Wprowadzenie do przestrzeni kointegrującej zmiennej zero-jedynkowej charakteryzującej zmianę strukturalną w okresie t jest równoważne przyjęciu, że w procesie generującym dane zmiana strukturalna nastąpiła w okresie t - 1. Jednocześnie, jeśli to zmiana strukturalna jest przyczyną wprowadzenia zmiennej zero-jedynkowej do przestrzeni kointegrującej, to odpowiednie zmienne zero-jedynkowe muszą się znaleźć także poza przestrzenią kointegrującą. Aby przetestować zmianę wyrazu wolnego w składowej deterministycznej, zastosowano statystykę Walda. Wartości krytyczne i moc testu zostały wyznaczone symulacyjnie w zależności od rzędu kointegracji, liczby zmiennych endogenicznych, wielkości zmiany strukturalnej, momentu wystąpienia zmiany strukturalnej oraz rozkładu składników losowych (normalnego i t-Studenta). Moc testu zmiany wyrazu wolnego zależy głównie od wielkości zaburzenia oraz liczebności próby. Model VECM ze zmianą wyrazu wolnego został wykorzystany do modelowania kursu walutowego złoty/euro. W systemie zidentyfikowano dwa wektory kointegrujące, z których jeden można interpretować jako długookresowe równanie kursu walutowego złoty/euro. Drugi wektor kointegrujący jest równaniem krajowych, realnych, długookresowych stóp procentowych uwzględniających ryzyko. W celu określenia momentu wystąpienia zaburzenia w składowej deterministycznej procesu generującego dane wykorzystano statystykę supWALD.(abstrakt oryginalny)

Structural change can affect the deterministic component of the data generating process (DGP). It can be shown that the introduction of a dummy into the cointegration space in the period t must be interpreted as structural break in the DGP in the period t -1. On the other hand, if it is introduced into the cointegration space, the respective dummy must be simultaneously placed outside the cointegration space as well. In order to test for the break affecting the deterministic component we employed the Wald statistic. The critical values and the power of the Wald test were simulated for various sizes of the cointegrating space, the number of endogenous variables, the span of the break, normally and t-distributed errors. The power of the test depends mostly on the magnitude of the break and the number of observations while other factors are of secondary importance. The cointegrated VAR with structural break was used to explain the behaviour of the Polish zloty/ euro exchange rate. Two cointegrating vectors were identified. The first one can be interpreted as a long-term equation of the exchange rate zloty/euro and the second vector defines the long-term real domestic interest rates corrected for risk. The supWALD statistic was used in order to identify the moment of the break.(original abstract)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Library of University of Economics in Katowice
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
The Main Library of the Wroclaw University of Economics
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Andrews D.W.K. (1993), Tests for parameter instability and structural change with unknown change point, Econometrica, 61(4), 821-856.
  2. Duffie D. (1999), Credit swap valuation, Financial Analysis Journal, 55, 73-87.
  3. Gosińska E. (2009), Analiza kointegracyjna z zaburzeniami struktury na przykładzie modelu handlu zagranicznego Polski, Bank i Kredyt, 40(6), 41-58.
  4. Hansen H., Johansen S. (1999), Some tests for parameter constancy in cointegrated VAR-models, Econometrics Journal, 2(2), 306-333.
  5. Hansen H., Juselius K. (2002), CATS in RATS: cointegration analysis of time series, user's manual, Estima, Evanston.
  6. Johansen S. (1995), Likelihood-based inference in cointegrated vector autoregressive models, Oxford University Press.
  7. Johansen S., Mosconi R., Nielsen B. (2000), Cointegration in the presence of structural breaks in the deterministic trend, Econometrics Journal, 1(3), 216-249.
  8. Juselius K. (2006), The cointegrated VAR model: methodology and applications, Oxford University Press.
  9. Juselius K., Johansen S. (1992), Testing structural hypotheses in a multivariate cointegration analysis of the PPP and the UIP for UK, Journal of Econometrics, 53, 211-244.
  10. Kelm R. (2011), Ryzyko walutowe i wahania kursu PLN/EUR w latach 1999-2009, Bank i Kredyt, 2, 31-66.
  11. Kelm R. (2013), Kurs złoty/euro: teoria i empiria, Wydawnictwo Uniwersytetu Łodzkiego, Łodź.
  12. Kębłowski P. (2011), The behaviour of exchange rates in the Central European countries and credit default risk premiums, Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics, 3, 221-236.
  13. Kębłowski P. (2015), Stały czy płynny? Model PVEC realnego kursu walutowego dla krajów Europy Środkowo-Wschodniej - implikacje dla Polski, Materiały i Studia NBP, 312, Narodowy Bank Polski, Warszawa.
  14. Kębłowski P., Welfe A. (2010), Estimation of the equilibrium exchange rate: the CHEER approach, Journal of International Money and Finance, 29, 1385-1397.
  15. Kębłowski P., Welfe A. (2012), A risk-driven approach to exchange-rate modelling, Economic Modelling, 29, 1473-1482.
  16. Lutkepohl H. (2005), New introduction to multiple time series analysis, Springer Verlag, Berlin.
  17. Majsterek M. (2008), Wielowymiarowa analiza kointegracyjna w ekonomii, Wydawnictwo Uniwersytetu Łodzkiego, Łodź.
  18. Perron P. (2006), Dealing with structural breaks, w: K. Patterson, T.C. Mills (red.), Palgrave handbook of econometrics, 1, Econometric Theory, Palgrave Macmillan, London.
  19. Perron P., Yabu T., (2009) Testing for shifts in trend with an integrated or stationary noise component, Journal of Business and Economic Statistics, 27, 369-396.
  20. Saikkonen P., Lutkepohl H., (2000), Testing for the cointegrating rank of a VAR process with structural shifts, Journal of Business and Economic Statistics, 18, 451-464.
  21. Seo B. (1998), Tests for structural change in cointegrated systems, Econometric Theory, 14, 222-259.
  22. Sobreira N., Nunes L. (2012), Testing for broken trends in multivariate time series, mimeo, http://docentes. fe.unl.pt/~nsobreira/JM%20Paper%20Nuno%20Sobreira.pdf.
  23. Toda H.Y. (1994), Finite sample properties of likelihood ratio tests for cointegrating ranks when linear trends are present, The Review of Economics and Statistics, 76(1), 66-79.
  24. Toda H.Y. (1995), Finite sample performance of likelihood ratio tests for cointegrating ranks in vector autoregressions, Econometric Theory, 11(5), 1015-1032.
  25. Welfe A. (2009), Ekonometria, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
Cited by
Show
ISSN
0137-5520
Language
pol
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu