A multivariate long-memory model with structural breaks

Standard-Nutzungsbedingungen:Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden.Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen.Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (insbesondere CC-Lizenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Abstract This paper analyses the long-memory properties of both the conditional mean and variance of UK real GDP over the period 1851-2013 by estimating a multivariate ARFIMA-FIGARCH model (with the unemployment rate and inflation as explanatory variables). The results suggest that this series is nonstationary and non-mean-reverting, the null hypotheses of I(0), I(1) and I(2) being rejected in favour of fractional integration -shocks appear to have permanent effects, and therefore policy actions are required to restore equilibrium. The estimate of the long-memory parameter (1.37) is similar to that reported by Candelon and Gil-Alana (2004), implying that aggregate output is not an I(1) process. The presence of long memory in output volatility (d = 0.80) is also confirmed. Terms of use: Documents in

show abstract

A multivariate long-memory model with structural breaks

Abstract: This paper introduces a multivariate long-memory

Cited by 4 publications

References 56 publications

Multivariable degradation modeling and life prediction using multivariate fractional Brownian motion

Multivariable degradation modeling and life prediction using multivariate fractional Brownian motion

A VAR Approach to Forecasting Multivariate Long Memory Processes Subject to Structural Breaks

Long Memory in UK Real GDP, 1851-2013: An ARFIMA-FIGARCH Analysis

Contact Info

Product

Resources

About