Resumen de Likelihood analysis of fractionally cointegrated systems
En esta tesis doctoral se desarrolla una nueva metodología para el análisis de sistemas co-integrados fraccionalmente usando técnicas de máxima verosimilitud siguiendo el trabajo previo de Johansen (1988, 1991, 1995). El problema es relevante para determinar si existe una relación de largo plazo entre una serie de variables económicas, y para describir la naturaleza de dicha relación. Este estudio se ha realizado anteriormente desde diversos enfoques, pero el enfoque de Johansen basado en técnicas de regresión de rango reducido es preferido en gran parte del trabajo empírico porque proporciona una forma simple de contrastar el rango de cointegración, de realizar inferencia sobre sistemas cointegrados complejos y sugiere métodos para contrastar los supuestos de modelización. El análisis tradicional asume un nivel pre-especificado de memoria en las series observadas y en la relación de equilibrio, por lo que es natural extender el análisis a la situación donde dichos niveles son desconocidos y considerar un marco de trabajo fraccional que anide los modelos estándar.
En el capítulo "Likelihood based testing for fractional cointegration" se considera el problema de contrastar la existencia de cointegración fraccional dentro de una estructura VAR. El orden de cointegración fraccionales estima por máxima verosimilitud (bajo la alternativa de cointegración) y entonces se propone dos contrastes de cointegración, los llamados contrastes del máximo valor propio y del a traza, que son las herramientas de inferencia básicas en el análisis de cointegración en el marco de modelos de raíces unitarias. El parámetro de cointegración no está identificado bajo la nula en la nueva situaicón, por lo que dichos contrastes se pueden interreptar como "sup tests" y dan lugar a distribuciones asintóticas que no dependne de un valor prefijado o estimado de dicho parámetro. También se consideran las situaciones donde la memoria de los observables es deconoc
