Rather than trusting the asymptotic

Rather than trusting the asymptotic distribution of
the unit root test, we adopt a different approach by
emphasizing the information content of the data to
distinguish between the stationary and unit root
processes. We do this by simulating the finite sample
distributions of the chosen tests under the estimated
AR(p1) and AR(p) models, corresponding to the
null- and alternative hypotheses, respectively. With
the help of the two distributions, we first find that the
sizes of the efficient tests are close to the nominal s

Results (Vietnamese) 1:

Chứ không phải là tin tưởng phân phối tiệm cậnunit root test, chúng ta áp dụng một cách tiếp cận khác nhau bởinhấn mạnh nội dung thông tin của dữ liệuphân biệt giữa các văn phòng phẩm và đơn vị gốcquy trình. Chúng tôi làm điều này bằng cách mô phỏng các mẫu hữu hạnnhà phân phối của các xét nghiệm được lựa chọn theo các ước tínhAR (p 1) và các mô hình AR(p), tương ứng với cácnull và giả thuyết thay thế, tương ứng. Vớisự giúp đỡ của hai phân phối, lần đầu tiên chúng tôi thấy rằng cácKích thước của các bài kiểm tra hiệu quả gần gũi với danh nghĩa s

Results (Vietnamese) 2:

Thay vì tin tưởng vào sự phân bố tiệm cận của
các đơn vị kiểm tra gốc, chúng tôi áp dụng một cách tiếp cận khác nhau bằng cách
nhấn mạnh các nội dung thông tin của dữ liệu để
phân biệt giữa các gốc văn phòng phẩm và đơn vị
quy trình. Chúng tôi làm điều này bằng cách mô phỏng các mẫu hữu hạn
phân bố của các bài kiểm tra được lựa chọn theo các ước tính
AR (p? 1) và AR (p) các mô hình, tương ứng với
giả thuyết null- và thay thế, tương ứng. Với
sự giúp đỡ của hai phân phối, đầu tiên chúng ta thấy rằng
kích thước của các bài kiểm tra hiệu quả gần với danh nghĩa của