In dieser Arbeit schlagen wir semiparametrische Tests vor, um Prozesse mit Einheitswurzeln von mean-reverting ESTAR-Modellen zu unterscheiden. Die Tests sind vom Typ des Phillips-Perron Tests. Die Grenzverteilung der Teststatistiken wird unter sehr allgemeinen Annahmen hergeleitet. Eine Simulationsstudie zeigt,dass die Tests im Bereich der Nullhypothese bessere Eigenschaftenhaben als der Standard Phillips-Perron Test oder der Dickey-Fuller Test.
Dieser Datensatz wurde nicht während einer Tätigkeit an der Universität Mannheim veröffentlicht, dies ist eine Externe Publikation.
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