Устойчивые статистические методы тестирования для нестационарных временных рядовRobust inference in non-stationary time series

Диссертация посвящена разработке новых статистических (эконометрических) методов анализа нестационарных временных рядов, робастных к неопределенности относительно трендов, структурных сдвигов, условной и безусловной волатильности и тяжелым хвостам. 1) Были разработаны новые процедуры идентификации и датировки финансовых пузырей при изменяющейся во времени волатильности, обладающие преимуществом перед имеющимися методами. Методы, не учитывающие нестационарную волатильность, чаще обнаруживают наличие пузырей, поскольку предельные распределения тестовых статистик зависят от мешающих параметров, связанных с функцией дисперсии. 2) Были обоснованы процедуры бутстрапа и непараметрического оценивания дисперсии для моделей с постоянными и меняющимися во времени параметрами. В частности, показано преимущество бутстрапа с учетом слабой зависимости ошибок и дикого бутстрапа для учета характера изменяющейся во времени волатильности. 3) Были предложены новые методы построения доверительных интервалов дял дат сдвигов в коинтегрирующей регрессии, сохраняющие корректный уровень накрытия даже при малых сдвигах. 4) Был предложен новый тест на отсутствие предсказуемости, устойчивый к нестационарности регрессора, его эндогенности, изменяющейся во времени (условной и безусловной) волатильности и тяжелым хвостам. Разработанные и существующие методы анализа временных рядов при наличии структурных сдвигов были использованы для пересмотра эмпирических результатов (по обменному курсу, потреблению и региональным ценам), не учитывающих в моделировании структурные сдвиги и нестационарность.