We consider the use of a sieve bootstrap based on moving average (MA) and autoregressive moving average (ARMA) approximations to test the unit root hypothesis when the true Data Generating Process (DGP) is a general linear process. We provide invariance principles for these bootstrap DGPs and we prove that the resulting ADF tests are asymptotically valid. Our simulations indicate that these tests sometimes outperform those based on the usual autoregressive (AR) sieve bootstrap. We study the reasons for the failure of the AR sieve bootstrap tests and propose some solutions, including a modified version of the fast double bootstrap. / We also argue that using biased estimators to build bootstrap DGPs may result in less accurate inference. Some simulations confirm this in the case of ADF tests. We show that one can use the GLS transformation matrix to obtain equations that can be used to estimate bias in general ARMA(p,q) models. We compare the resulting bias reduced estimator to a widely used bootstrap based bias corrected estimator. Our simulations indicate that the former has better finite sample properties then the latter in the case of MA models. Finally, our simulations show that using bias corrected or bias reduced estimators to build bootstrap DGP sometimes provides accuracy gains.

Thesis (M.Eng.) - Carleton University, 2002. / Includes bibliographical references (p. 130-135). Also available in electronic format on the Internet.

Thesis (Ph. D.)--Physics, Georgia Institute of Technology, 2005. / You, Li, Committee Member ; Buck, John A., Committee Member ; Kvam, Paul, Committee Member ; Kennedy, Brian, Committee Member ; Trebino, Rick, Committee Chair. Vita. Includses bibliographical references.

Thesis (M.S.)--Florida State University, 2004. / Advisor: Dr. James J. O'Brien, Florida State University, College of Arts and Sciences, Dept. of Meteorology. Title and description from dissertation home page (viewed Jan. 12, 2005). Includes bibliographical references.

Thesis (Ph. D.)--University of California, San Diego, 2000. / Vita. Includes bibliographical references (leaves 206-209).

Zugl.: Braunschweig, Techn. Univ., Diss., 2009

Thesis (M.S. in Operations Research) Naval Postgraduate School, March 1997. / Thesis advisor, Donald P. Gaver. Includes bibliographical references (p. 35). Also available online.

University, Diss., 2002--Dortmund.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico. Programa de Pós-Graduação em Administração. / Made available in DSpace on 2012-10-23T21:13:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 256340.pdf: 582681 bytes, checksum: f4b5bf0551c61cd86502533b1407390b (MD5) / Este trabalho avalia a hipótese de sobre-reação a curto prazo (semanal) no mercado acionário brasileiro. Esta hipótese foi inicialmente proposta por DeBondt e Thaler (1985) que, a partir de estudos sobre o comportamento humano, afirmaram que o indivíduo tende a sobre-valorizar informações recentes em detrimento das informações anteriores, levando-o a um erro na avaliação do peso correto da nova informação aos preços. Segundo os autores, esta tendência gera um efeito no mercado conhecido como sobre-reação caracterizada por: movimentos extremos dos preços em uma direção são acompanhados por movimentos na direção oposta. Na presente investigação, a verificação empírica deste efeito é feita através da análise do desempenho de uma versão ampliada das estratégias de filtro, baseadas em informações de retorno e volume passados, utilizadas por Cooper (1999). A amostra é composta por 151 ativos pertencentes à Bovespa no período de 04/01/1995 a 17/07/2007. É utilizada a metodologia bootstrap desenvolvida por Brock et al. (1992), que torna possível avaliar, além da significância do desempenho das estratégias, se um modelo de precificação é capaz de explicar o retorno encontrado nas estratégias. São avaliados dois modelos: o Random Walk com constante, que é compatível com a hipótese de eficiência de mercado, e um modelo que inclui um componente auto-regressivo de primeira ordem AR(1). Os resultados apresentam evidências da hipótese de sobre-reação a curto prazo, sendo o desempenho persistente aos custos transacionais envolvidos e não explicado pelo modelo Random Walk e nem pela existência de correlação serial negativa nas séries de retorno.

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