Weitere Belege zum Großen Crash, zum Ölpreisschock und zur Einheitswurzel-Hypothese

Kürzlich hat Perron Tests der Einheitswurzel-Hypothese gegen die alternative Hypothese der Trendstationarität mit einem Bruch im Trend, der beim Großen Crash von 1929 oder beim Ölpreisschock von 1973 auftritt, durchgeführt. Seine Analyse umfasst die makroökonomischen Nelson–Plosser-Datenreihen sowie eine nachkriegszeitliche quartalsweise reale Bruttosozialprodukt-(GNP)-Reihe. Seine Tests verwerfen die Nullhypothese der Einheitswurzel für die meisten Reihen. Dieser Artikel kritisiert die von Perron verwendete Annahme, dass der Große Crash und der Ölpreisschock als exogene Ereignisse behandelt werden können. Es wird eine Variante von Perrons Test betrachtet, bei der der Bruchpunkt geschätzt und nicht festgelegt wird. Wir argumentieren, dass dieser Test angemessener ist als der von Perron, da er das Problem des Data-Minings umgeht. Die asymptotische Verteilung der geschätzten Bruchpunktteststatistik wird bestimmt. Die von Perron betrachteten Datenreihen werden mit der Teststatistik erneut analysiert. Die empirischen Ergebnisse nutzen die für die Teststatistik entwickelte Asymptotik sowie umfangreiche endliche Stichprobenkorrekturen, die durch Simulation erhalten wurden. Der Einfluss von fett-schwänzigen und zeitlich abhängigen Innovationen auf die empirischen Ergebnisse wird untersucht. Kurz gesagt, durch die Behandlung des Bruchpunkts als endogen finden wir, dass es für viele Datenreihen weniger Evidenz gegen die Einheitswurzel-Hypothese gibt als Perron es feststellt, aber stärkere Evidenz dagegen für mehrere Reihen, einschließlich der Nelson–Plosser Reihen zur Industrieproduktion, nominalem GNP und realem GNP.