ANTONIO NAIMOLI | Projects

DOUBLE THRESHOLD PROCESSES: MAIN FEATURES AND STATISTICAL PROPERTIES

Il progetto di ricerca che si presenta, avente ad oggetto il processo stocastico double threshold autoregressive, si pone, in questa fase della ricerca, i seguenti obiettivi: 1) studio della letteratura che ha affrontato temi di ricerca simili; 2) studio di evidenze empiriche a sostegno dell'utilizzo in contesto economico-finanziario del processo che si intende proporre; 3) studio delle proprietà statistiche del processo double threshold.Il primo degli obiettivi elencati avrà ad oggetto una raccolta bibliografica su eventuali proposte di modelli con strutture a doppia soglia che, come chiarito nella base di partenza scientifica, ha interessato solo alcune tipologie di strutture stocastiche.Il secondo obiettivo è stato già in parte conseguito con un'ampia analisi empirico-descrittiva di serie storiche economico-finanziarie che hanno dato evidenza dell'utilizzo del modello che si intende proporre ed approfondire.La terza fase è certamente quella più innovativa che potrebbe portare ai risultati più inediti. L'impiego che si intende fare del modello double threshold autoregressive pone un obiettivo primario: lo studio della stazionarietà del processo. In particolare, in questa fase, l'attenzione sarà posta sulla presenza di radici unitarie nel processo e sulla proposta di un opportuno test per la loro verifica.La presenza della doppia soglia rende non utilizzabili i risultati già presenti in letteratura per i modelli TAR (tra gli altri, Enders e Granger (1998), Caner e Hansen (2001), Bec, Salem e Carrasco (2004), Bec, Guay, Guerre (2008), Kapetanios e Shin (2006), Seo (2008)).Più in datteglio il modello double threshold risulta essere una generalizzazione di quanto proposto in Kapetanios e Shin (2006) e si intende estendere il test per radici unitarie proposte dai due autori al caso double threshold.La copertura e la potenza del test saranno valutati con tecniche di simulazione Monte Carlo e la presentazione di casi studio aventi ad oggetto serie storiche finanziarie costituiranno una parte rilevante del terzo obiettivo in elenco.Lo studio Monte Carlo richiederà la stesura di procedure che faranno uso del software statistico R (www.r-project.org) e che saranno rese disponibili ai ricercatori interessati.RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICIBec F,Guay A,Guerre E(2008)Adaptive consistent unit-root tests based on autoregressive threshold model. J Econometrics 142:94-133Bec F, Salem MB, Carrasco M (2004) Tests for Unit-Root versus Threshold Specification With an Application to the PPurchasing Power Parity Relationship. J Bus Econ Stat 22:382-395Caner M, Hansen B (2001) Threshold Autoregression with a Unit Root.Econometrica 69:1555-1596Kapetanios G, Shin Y (2006) Unit root tests in three-regime SETAR model. Econometrics J 9:252–278Seo MH (2008) Unit root test in a threshold autoregression: asymptotic theory and residual-based block bootstrap. Econometric Theory 24:1699-1716Enders W, Granger CWJ (1998) Unit-Root Tests and Asymmetric Adjustment with an Example Using the Term Structure of Interest Rates. J Bus Econ Stat 16:304-311