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Uniform inference with time series

Descrizione del progetto

Abilitare i progressi nel campo dell’inferenza econometrica

I dati economici e finanziari comprendono spesso serie temporali caratterizzate da forte memoria e dinamiche non stazionarie, che rendono impegnative la verifica delle ipotesi e la costruzione di intervalli di confidenza. I metodi econometrici tradizionali forniscono un’inferenza non valida su processi quali tendenze esplosive, memoria lunga o parametri variabili nel corso del tempo. Il progetto Persistence, finanziato dal CER, affronta questo problema sviluppando un quadro econometrico unificato per svariati processi di serie temporali. Mediante la creazione di una nuova variabile esplicativa conforme al teorema convenzionale del limite centrale, l’approccio consente un’inferenza valida indipendentemente dalle proprietà stocastiche del regressore, offrendo un metodo che semplifica l’implementazione con stimatori e test in forma chiusa, rendendola pratica per le applicazioni del mondo reale. Il quadro sviluppato nell’ambito di Persistence promette di far progredire l’econometria, offrendo strumenti solidi per l’analisi dei dati macroeconomici e finanziari che mantengono la propria validità indipendentemente dalla dinamica del regressore.

Obiettivo

This project proposes a novel econometric approach suited for hypothesis testing and confidence interval construction in the presence of generic time series regressors with arbitrary persistence degree. The project will develop inference for a large class of regressor processes commonly encountered in macroeconomic and financial data, ranging from stationary, local-to-unit-root, explosive, long memory, time-varying parameter and other nonstationary processes as well as multivariate systems containing mixed components. The key idea behind the approach is to build a new explanatory variable from the data which conforms to a standard central limit theory even when the original regressor does not. The resulting instrumental variable estimators based on this endogenously constructed instrument are shown to be asymptotically mixed-Gaussian regardless of the true stochastic nature of the regressor, implying standard inference for any IV-based self-normalised test. The main contribution of the project is to place a large class of nonstandard processes with a wide range of dynamics and memory properties under a common econometric framework which delivers standard inference regardless of the regressor's stochastic properties. The asymptotic development of the procedure requires fundamental theoretical contributions such as a novel Granger-Johansen type representation theory for multivariate time series with mixed stochastic components and the asymptotic analysis of time series with different persistence types. The novel procedure is shown to be valid uniformly across persistence regimes and automatically delivers asymptotically correct inference without a priori knowledge of the regressor's true stochastic nature. In addition to its generality and theoretical coherence, the approach has the added advantage of ease of implementation (with closed-form estimators and tests that employ standard critical values), thus making it suitable for general practical application.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

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Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

UNIVERSITA CA' FOSCARI VENEZIA
Contributo netto dell'UE
€ 664 850,00
Indirizzo
DORSODURO 3246
30123 Venezia
Italia
Regione
Nord-Est Veneto Venezia
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 664 850,00

Beneficiari (2)