Tests of Joint Hypotheses for Time Series Regression with a Unit Root

This Paper Studies Tests of Joint Hypotheses in Time Series Regression with a Unit Root in Which Weakly Dependent and Heterogeneously Distributed Innovations Are Allowed. We Consider Two Types of Regression: One with a Constant and Lagged Dependent Variable, and the Other with a Trend Added. the Statistics Studied Are the Regression \"F-Test\" Originally Analysed by Dickey and Fuller (1981) in a Less General Framework. the Limiting Distributions Are Found Using Functinal Central Limit Theory. New Test Statistics Are Proposed Which Require Only Already Tabulated Critical Values But Which Are Valid in a Quite General Framework (Including Finite Order Arma Models Generated by Gaussian Errors). This Study Extends the Results on Single Coefficients Derived in Phillips (1986A) and Phillips and Perron (1986).

GLS Detrending, Efficient Unit Root Tests and Structural Change

We extend the class of M-tests for a unit root analyzed by Perron and Ng (1996) and Ng and Perron (1997) to the case where a change in the trend function is allowed to occur at an unknown time. These tests M(GLS) adopt the GLS detrending approach of Dufour and King (1991) and Elliott, Rothenberg and Stock (1996) (ERS). Following Perron (1989), we consider two models : one allowing for a change in slope and the other for both a change in intercept and slope. We derive the asymptotic distribution of the tests as well as that of the feasible point optimal tests PT(GLS) suggested by ERS. The asymptotic critical values of the tests are tabulated. Also, we compute the non-centrality parameter used for the local GLS detrending that permits the tests to have 50% asymptotic power at that value. We show that the M(GLS) and PT(GLS) tests have an asymptotic power function close to the power envelope. An extensive simulation study analyzes the size and power in finite samples under various methods to select the truncation lag for the autoregressive spectral density estimator. An empirical application is also provided.

Testing for a Unit Root in Panels with Dynamic Factors

This paper studies testing for a unit root for large n and T panels in which the cross-sectional units are correlated. To model this cross-sectional correlation, we assume that the data is generated by an unknown number of unobservable common factors. We propose unit root tests in this environment and derive their (Gaussian) asymptotic distribution under the null hypothesis of a unit root and local alternatives. We show that these tests have significant asymptotic power when the model has no incidental trends. However, when there are incidental trends in the model and it is necessary to remove heterogeneous deterministic components, we show that these tests have no power against the same local alternatives. Through Monte Carlo simulations, we provide evidence on the finite sample properties of these new tests.

Beyond Panel Unit Root Tests: Using Multiple Testing to Determine the Non Stationarity Properties of Individual Series in a Panel

Most panel unit root tests are designed to test the joint null hypothesis of a unit root for each individual series in a panel. After a rejection, it will often be of interest to identify which series can be deemed to be stationary and which series can be deemed nonstationary. Researchers will sometimes carry out this classification on the basis of n individual (univariate) unit root tests based on some ad hoc significance level. In this paper, we demonstrate how to use the false discovery rate (FDR) in evaluating I(1)=I(0) classifications based on individual unit root tests when the size of the cross section (n) and time series (T) dimensions are large. We report results from a simulation experiment and illustrate the methods on two data sets.

Media coverage outside the courtroom : public opinion of restrictions imposed on news journalists and psychological effects on crime victims

Comme les études sur la couverture médiatique ont démontré qu’elle influence pratiquement toute personne qu’elle touche, des consommateurs aux jurés aux témoins, les deux études de cette thèse doctorale ont respectivement examiné l’opinion du public sur l’imposition de restrictions sur les médias dans les palais des justices et l’impact de la couverture médiatique sur la santé mentale des victimes de crime. Le gouvernement québécois a récemment introduit des restrictions sur les médias dans les palais de justice afin de minimiser l’influence des journalistes et des caméramans. Bien que l’affaire a atteint la Cour suprême du Canada, une étude préliminaire a trouvé que le public est largement favorable à ces restrictions (Sabourin, 2006). La première partie de cette thèse doctorale cherchait à approfondir ce sujet avec un échantillon plus représentatif de la population. Deux cent quarante-trois participants comprenant six groupes expérimentaux ont rempli des questionnaires mesurant leur opinion de ces restrictions. Les participants ont été divisé en deux conditions expérimentales où ils ont visionné soit des clips audiovisuels démontrant une atmosphère de débordement dans des palais de justice ou des clips plutôt calmes. Un troisième groupe n’a visionné aucun clip audiovisuel. De plus, il y avait deux versions du questionnaire ayant 20 items où les questions ont été présenté en sens inverse. L’étude a trouvé qu’une grande majorité des participants, soit presque 79 pourcent, ont supporté la restriction des médias dans les palais de justice. Il est intéressant de noter qu’un des groupes n’a pas supporté les restrictions – le groupe contrôle qui a lu les énoncés supportant l’absence des restrictions en premier. La deuxième composante de cette thèse doctorale a examiné l’impact des médias sur les victimes de crime. De nombreuses études expérimentales ont démontré que les victimes de crime sont particulièrement susceptibles à des problèmes de santé mentale. En effet, elles ont trois fois plus de chances de développer un trouble de stress post-traumatique (TSPT) que la population générale. Une étude a confirmé cette conclusion et a trouvé que les victimes de crimes qui avaient une impression plutôt négative de leur couverture médiatique avaient les taux les plus élévés de TSPT (Maercker & Mehr, 2006). Dans l’étude actuelle, vingt-trois victimes de crimes ont été interviewé en utilisant une technique narrative et ont complété deux questionnaires mésurant leur symptômes du TSPT et d’anxiété, respectivement. Une grande proportion des participantes avaient des symptômes de santé mentale et des scores élévés sur une échelle évaluant les symptômes du TSPT. La majorité des narratives des participants étaient négatives. Les thèmes les plus communs incluent dans ces narratives étaient l’autoculpabilisation et une méfiance des autres. La couverture médiatique ne semblaient pas être liée à des symptômes de santé mentale, quoique des facteurs individuels pourraient expliquer pourquoi certains participants ont été favorables envers leur couverture médiatique et d’autres ne l’été pas. Les résultats de ces deux études suggèrent que le public approuve la restriction des médias dans les palais de justice et que des facteurs individuels pourraient expliqués comment la couverture médiatique affecte les victimes de crime. Ces résultats ajoutent à la littérature qui questionne les pratiques actuelles qu’utilisent les médias.