技术经济硕士论文致谢,局部平稳性未知条件下基于ESTAR模型的单位根检验

局部平稳性未知条件下基于ESTAR模型的单位根检验是一篇关于技术经济和数量经济和模型的硕士论文致谢,希望对你的论文写作有帮助。

《商业经济与管理》2015009期作者/胡俊娟,陈振龙,章迪平本文总字数:8408

胡俊娟1,2, 陈振龙1, 章迪平2

(1。浙江工商大学 统计学院,浙江 杭州 310018;2。浙江科技学院 理学院,浙江 杭州 310023)

摘要: 文章探讨了局部平稳性未知情况下ESTAR模型的单位根检验,提出了修正的Wald统计量,通过模拟给出了其临界值,推导出了该统计量的极限分布,并分析了在有限样本下该统计量的特性.通过蒙特卡罗模拟,该检验统计量具有良好的检验水平和较高的检验功效,进一步通过模拟发现在全局平稳非线性ESTAR模型下,该修正的Wald统计量比KSS型统计量具有更高的检验功效.

关键词: 单位根;Wald统计量;ESTAR模型;渐进分布

中图分类号:F222

文献标识码:A

文章编号:10002154(2015)09008908

收稿日期: 2015-06-01

基金项目: 国家自然科学基金项目“各向异性随机场与随机偏微方程的几何性质及其应用”(11371321)

作者简介: 胡俊娟,女,讲师,博士研究生,主要从事时间序列分析研究;陈振龙,男,副院长,教授,博士生导师,主要从事概率统计方法与应用、随机过程、随机分形方面的研究;章迪平,男,副教授,博士,通讯作者,主要从事统计方法与应用研究.

一、 引言

中国自改革开放以来,社会经济发展一直处于转型阶段,在从计划经济向市场经济过渡的过程中,宏观经济调控手段的创新、国民经济统计方法和统计口径的变动,以及社会经济制度的变革等等使得宏观变量出现时变性和非线性的特征.变量的非线性特征这些年来一直为经济学家所关注.目前,常见的非线性时间序列模型主要是包括马尔科夫机制转化模型(Markov Regimes Swithing Model,简记MRS),门限自回归模型(Threshold Autoregression Model,简记TAR),以及最为流行的平滑转化自回归模型(Smooth Transition Autoregression Model,简记STAR).这三种模型考虑了各种不同形式的机制转换行为,最主要的区别在于如何处理机制转换结构中的信息.典型的马尔科夫机制转换模型假定机制转换由外生的不可观测的马尔科夫链决定,并没有对机制变化发生的原因以这些变化的时间做出解释;门限自回归模型允许机制变化是内生的,其中决定机制转换的变量是可以观测的,但是引起机制转换的门限值却是不可直接观测的,转换机制是离散的;平滑转化自回归模型是机制之间平滑的或者逐渐的转换.通过选择不同的平滑变量的值,门限自回归模型可以看作STAR模型的一种特例.当STAR模型的转换方程被定义为转化变量本身时,并且假定这个转换变量是一个离散变量,取值0和1且服从马尔科夫过程.那么马尔科夫转化模型也是STAR模型的另一种特例.STAR模型可以更为现实地描述连续的状态转化和结构变化,因而被广泛地应用于工业产出、实际汇率、失业率等主要宏观时间序列[1-3].

在用非线性STAR模型对数据进行建模时,一些经典的经济理论经常涉及.比如,对实际汇率的研究与购买力平价理论(PPP)是分不开的.购买力平价的一个重要含义就是实际汇率不变.但是,在检验购买力平价理论是否成立的实证研究中,很难找到实际汇率不变的经验证据.因此,学者们放宽了实际汇率不变的条件,认为只要实际汇率具有均值回复特征,就表明购买力平价成立[4].有关经验研究表明,实际汇率对长期均衡汇率值的偏离表现为非平稳的行为特征(即非线性均值回复特征).购买力平价意味着实际汇率是平稳的.然而,一旦实际汇率非常接近长期均衡值,它的行为就会表现为非平稳的随机游走过程.为了区别数据是非线性平稳过程还是单位根过程,建模前应进行单位根检验.因此,单位根检验已经成为检验购买力平价理论的一个非常有效的工具.

虽然STAR模型很好地拟合了数据,也给出了很好的经济学解释,然而对于这种非线性模型,直接用常规的DF检验,会导致过度的接受单位根过程(非平稳过程)的假设.这是由于序列结构上的变化常常会使得DF检验的功效降低,将具有结构变化的平稳序列误判为非平稳的单位根过程,产生单位根伪检验现象.为了提高检验功效,Kapetanios等提出了指数平滑转化自回归模型(简记ESTAR)的非线性平稳性检验的方法,提出了区别常规DF检验的DickeyFuller型KSS检验统计量[5].自此,关于非线性指数平滑转化自回归模型(ESTAR模型)的单位根检验一直被研究者所关注.Kruse取消了Kapetanios等关于位置参数的限制,对具有任意位置参数的ESTAR模型进行了单位根检验[6].Sollis[7]和Tsong等[8]对不对称的ESTAR模型进行研究,提出了相应的联合检验.Hanck提出了在非零均值和有趋势的条件下关于ESTAR模型的单位根检验[9],对Kapetanios等提出的检验统计量在该条件下的极限分布进行修正.然而,这些关于ESTAR模型的单位根检验的研究存在以下不足:这些检验通常考虑局部区制是随机游走的情况进行分析.在实际研究中,通常局部区制存在平稳波动或者溢出波动.在ESTAR模型局部区制平稳的假定下,Tersvirta提出在此基础上构建的LM统计量或Wald统计量均服从标准的χ2分布[10].但Kilic指出,如果放松这一假定,即ESTAR模型的局部区制是随机游走过程,那么,线性检验的LM统计或Wald统计量将不再服从标准的χ2分布,在此情况下采用χ2分布的临界值进行线性检验会出现严重的检验水平扭曲现象[11].对此,Kilic构建了在局部随机游走条件下线性检验的统计量,以消除检验水平扭曲现象.然而,Kilic的做法可能面临着另外一种风险,即STAR模型的局部区制确实是平稳过程,Kilic的检验统计量则会出现检验功效下降的情况,Harvey和Leybourne指出了这种风险的存在[12].国内学者中,赵春艳考虑到LSTAR模型的线性检验与单位根检验的相互联系性,指出两个检验应该放在同一个回归模型中进行[13];张凌翔、张晓峒讨论了局部随机游走或者局部随机趋势下STAR模型的线性检验问题,构造了Wald类检验统计量,推导出了这些统计量的极限分布,并分析了这些统计量有限样本下的统计特性[14].上述研究表明,STAR模型的线性检验与数据生成过程中局部区制的平稳属性密切相关.近年来,局部区制是溢出过程的情况受到了越来越多的关注,参见Phillips等[15],Harvey等[16].当局部区制平稳性未知时(无论局部区制是平稳过程,随机游走,还是溢出过程),需要构建一个稳健检验统计量,以融合局部平稳过程及非平稳过程,使得无论局部区制是平稳的还是非平稳的,该统计量都能有较好的检验水平和较高的检验功效,本文将对此进行尝试.对此,本文提出修正的Wald型检验统计量,在局部未知的情况下,更为深入的讨论单位根检验问题.通过蒙特卡罗实验我们给出修正Wald统计量的临界值,

1 2 3

高校财务管理会计毕业论文怎么写,完善高校财务内部控制之我见

企业家教师评职称的论文,企业家网络与中小企业国际化互动关系

教学方法专业毕业论文参考文献,职业高校教学方法创新体系的建构与实现