当前位置:首页 > 经济
非线性单位根检验研究
非线性单位根检验研究

非线性单位根检验研究PDF电子书下载

经济

  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:刘田,谈进著
  • 出 版 社:成都:西南财经大学出版社
  • 出版年份:2015
  • ISBN:9787550421042
  • 页数:218 页
图书介绍:在经济、金融各领域实证研究中,单位根检验都显得非常重要并得到广泛应用,但常规检验过程对实际问题常常得到错误的检验结论。本书详细研究了样本长度、测量误差、确定性趋势或随机波动存在非线性时对单位根检验结果可靠性的影响,并提出了对应的解决办法,特别是对非线性单位根检验问题进行了系统研究。
《非线性单位根检验研究》目录

1 绪论 1

1.1 非线性单位根检验研究的意义和价值 1

1.1.1 单位根检验的计量学意义 1

1.1.2 单位根检验的经济学意义 2

1.1.3 常规单位根检验法的局限性 3

1.1.4 非线性单位根检验研究的意义 4

1.2 主要研究内容 5

1.3 研究工具与方法 7

1.4 主要创新点 8

2 单位根检验文献综述 10

2.1 无趋势时间序列单位根检验 10

2.1.1 经典单位根检验法 11

2.1.2 更高效的单位根检验法 13

2.1.3 其他单位根检验法 15

2.1.4 各种无趋势单位根检验法的比较及检验功效讨论 16

2.2 线性趋势序列单位根检验的退势 18

2.2.1 OLS退势 18

2.2.2 差分后回归退势 18

2.2.3 准差分退势 18

2.2.4 KGLS退势 19

2.2.5 递归OLS退势 19

2.2.6 几种退势方法的比较 19

2.3 分段线性结构突变趋势序列的单位根检验 20

2.3.1 突变点位置已知的检验方法 20

2.3.2 结构突变点位置未知的内生化检验方法 20

2.3.3 子序列检验方法 21

2.4 其他非线性趋势序列的单位根检验 21

2.5 扰动项非线性的单位根检验 22

3 单位根检验中常见错误分析 26

3.1 引言 26

3.2 小样本错误 27

3.3 以偏概全错误 28

3.4 忽略检验功效的错误 30

3.5 设定错误 31

3.6 小结 32

4 单位根检验中回归函数的选择 33

4.1 引言 33

4.2 残差项无序列相关时各种回归估计式的检验功效 34

4.2.1 无截距项数据生成过程不同检验回归式的检验功效 34

4.2.2 带截距项数据生成过程不同回归式的检验功效 36

4.2.3 带截距项与时间项数据生成过程不同回归式的检验功效 37

4.3 无漂移过程截距项是否为0的检验 38

4.3.1 无漂移过程常数项为零t检验的概率分布曲线 38

4.3.2 不同数据生成过程常数项检验不为0的概率 39

4.3.3 无漂移过程常数项是否为零检验的实证意义 40

4.4 残差项相关时各种回归估计式的检验功效 40

4.4.1 残差序列相关数据生成过程无截距项时不同相关考虑的检验功效 40

4.4.2 带截距项数据生成过程不同相关考虑时的检验功效 42

4.4.3 带截距项与时间项数据生成过程不同相关考虑时的检验功效 43

4.5 小结 44

5 单位根检验中样本长度的影响及选择 46

5.1 引言 46

5.2 检验功效及样本长度估算公式的理论推导 48

5.2.1 单位根检验统计量在原假设和备择假设下的分布 48

5.2.2 检验功效 50

5.2.3 无趋势、线性与非线性趋势下的最低样本长度 50

5.2.4 一定样本数和检验功效要求下可识别的最大ρ值 51

5.3 样本长度蒙特卡罗仿真与回归拟合结果 52

5.3.1 无趋势时检验功效 52

5.3.2 线性趋势时检验功效 54

5.3.3 样本长度曲线拟合 55

5.3.4 ρ的非线性曲线拟合 56

5.4 小结 58

6 加性独立测量误差对单位根检验的影响 59

6.1 引言 59

6.2 模型假设与基本公式 60

6.3 带测量误差时单位根检验的极限分布 63

6.4 蒙特卡罗仿真研究 65

6.4.1 测量误差序列不相关时方差变化对单位根检验的影响 65

6.4.2 不同噪声分布对临界值的影响 67

6.4.3 测量误差序列相关时对统计量分布的影响 68

6.5 小结 70

7 基于差分序列长时方差的单位根检验法 72

7.1 引言 72

7.2 差分序列长短时方差比单位根检验法 73

7.2.1 数据模型及检验假设 73

7.2.2 检验统计量及其极限分布 73

7.2.3 长时方差的估算 74

7.2.4 VR单位根检验法的临界值 75

7.2.5 独立加性干扰对VR单位根检验法的影响 76

7.3 VR检验法的优缺点 77

7.3.1 VR检验法的优点 77

7.3.2 VR检验法的缺点 77

7.4 检验水平及检验功效仿真 78

7.4.1 残差项不相关的情形 78

7.4.2 残差项序列相关的情形 78

7.5 小结 80

8 负单位根平稳性检验研究 81

8.1 引言 81

8.2 负单位根检验及其极限分布 82

8.3 临界值与检验功效仿真 83

8.4 结论 84

9 常规ADF与PP检验对非线性趋势平稳序列的伪检验 85

9.1 引言 85

9.2 平方根趋势平稳序列的单位根伪检验 86

9.2.1 ADF 与PP检验法的单位根伪检验 86

9.2.2 信噪比改变的单位根检验结果 87

9.3 二次趋势平稳序列的单位根伪检验 88

9.3.1 ADF与PP检验法的单位根伪检验 88

9.3.2 信噪比改变的单位根检验结果 88

9.4 对数趋势平稳序列的单位根伪检验 89

9.4.1 ADF与PP检验法的单位根伪检验 89

9.4.2 信噪比改变的单位根检验结果 90

9.5 结构突变平稳时间序列的单位根伪检验 91

9.5.1 ADF与PP检验法的单位根伪检验 91

9.5.2 信噪比改变的单位根检验结果 91

9.6 线性及准线性平稳序列的单位根检验分析 92

9.6.1 信噪比改变时线性趋势平稳的单位根检验结果 92

9.6.2 准线性趋势平稳的单位根检验结果 93

9.7 小结 95

10 单位根检验中无趋势、线性与非线性趋势的检验 96

10.1 引言 96

10.2 单位根检验中无趋势、线性与非线性趋势的检验 97

10.2.1 模型设定及检验假设 97

10.2.2 干扰项差分序列无序列相关时的检验方法 98

10.2.3 干扰项差分序列的相关性特征 99

10.2.4 相关性的去除方法 100

10.3 无趋势检验的蒙特卡罗仿真 100

10.3.1 无趋势检验法的检验水平 100

10.3.2 无趋势检验法的检验功效 103

10.3.3 无趋势检验法的仿真结果 105

10.4 线性与非线性趋势检验的蒙特卡罗仿真 105

10.4.1 检验水平仿真 105

10.4.2 线性趋势与非线性趋势检验法的检验功效 108

10.4.3 线性与非线性趋势检验法的仿真结果 110

10.5 小结 110

11 基于正交多项式逼近的任意趋势序列的单位根检验法 112

11.1 引言 112

11.2 正交多项式的构造及其在OLS回归中的性质 113

11.2.1 正交多项式的定义 113

11.2.2 勒让德多项式的构造及性质 113

11.2.3 时间序列的正交归一化多项式的构造 114

11.2.4 任意函数的正交归一化多项式逼近 115

11.3 确定性趋势为多项式时的单位根检验方法 116

11.3.1 数据模型 116

11.3.2 单位根检验方法及其极限分布 117

11.3.3 检验临界值 120

11.4 确定性趋势为多项式时单位根检验的蒙特卡罗仿真 121

11.4.1 数据生成过程 121

11.4.2 残差项无序列相关时的检验水平与功效 122

11.5 阶数的确定方法 124

11.5.1 单位根过程通常的t检验失效 124

11.5.2 最高阶ρ的确定方法 124

11.6 任意非线性趋势的检验仿真 125

11.7 残差存在序列相关的检验水平与功效仿真 127

11.8 小结 129

12 基于奇异值分解去势的非特定趋势序列单位根检验法 130

12.1 引言 130

12.2 SVD-RMA单位根检验算法 131

12.2.1 一维时间序列的二维矩阵化 131

12.2.2 奇异值分解 132

12.2.3 递归均值调整单位根检验原理 133

12.2.4 SVD-RMA单位根检验方法 133

12.3 SVD-RMA单位根检验的临界值 134

12.3.1 不同趋势时单位根检验统计量分布几乎重叠 134

12.3.2 SVD-RMA的单位根检验临界值 134

12.4 蒙特卡罗仿真 135

12.4.1 数据生成过程 135

12.4.2 残差项无相关时SVD-RMA单位根检验的检验水平及功效 136

12.4.3 干扰项方差变化对检验功效的影响 139

12.4.4 残差项相关时SVD-RMA单位根检验的检验水平及功效 142

12.5 小结 144

13 基于局部多项式拟合去势的非特定趋势序列单位根检验法 145

13.1 引言 145

13.2 局部加权多项式拟合去势算法原理 146

13.2.1 Nadaraya-Watson估计及其性质 146

13.2.2 局部加权多项式回归估计方法 147

13.2.3 局部多项式回归估计的性质 148

13.2.4 基于局部多项式拟合去势的单位根检验法 149

13.3 局部多项式去势单位根检验法的极限分布 149

13.4 局部多项式去势单位根检验法的检验临界值 152

13.4.1 不同趋势时单位根检验统计量的概率分布曲线 152

13.4.2 检验临界值、功效与窗宽的关系 153

13.4.3 检验临界值 155

13.5 蒙特卡罗仿真 156

13.5.1 数据生成过程 156

13.5.2 残差项不相关时的局部多项式去势VR单位根检验法的检验功效 156

13.5.3 干扰项存在序列相关的检验水平与功效 157

13.6 三种非线性趋势单位根检验法的比较 159

13.7 小结 160

14 STAR非线性平稳性检验中误设定的伪检验研究 161

14.1 引言 161

14.2 数据生成过程为线性AR时不同检验法的仿真结果 165

14.3 数据生成过程为ESTAR时不同检验法的仿真结果 166

14.3.1 θ变化时不同检验统计量的检验功效 167

14.3.2 γ变化时不同检验统计量的检验功效 168

14.3.3 ψ变化时不同检验统计量的检验功效 169

14.3.4 c变化时不同检验统计量的检验功效 169

14.4 数据生成过程为二阶LSTAR的仿真检验结果 170

14.4.1 θ变化时不同检验统计量的检验功效 170

14.4.2 γ变化时不同检验统计量的检验功效 171

14.4.3 ψ变化时不同检验统计量的检验功效 172

14.4.4 c的非线性曲线拟合 173

14.5 数据生成过程为一阶LSTAR的仿真检验结果 174

14.5.1 θ变化时不同检验统计量的检验功效 174

14.5.2 γ变化时不同检验统计量的检验功效 175

14.5.3 ψ变化时不同检验统计量的检验功效 176

14.5.4 c的非线性曲线拟合 176

14.6 结论 177

15 基于序列与逆序列最小Wald统计量的通用STAR模型平稳性检验法 179

15.1 引言 179

15.2 序列与逆序列最小Wald统计量及其渐近分布 182

15.3 临界值仿真 188

15.4 检验功效仿真 190

15.4.1 STAR数据生成过程的仿真 190

15.4.2 TAR数据生成过程的仿真 194

15.4.3 AR线性数据生成过程的仿真 195

15.5 结论 196

16 非线性单位根检验的实证应用 198

16.1 汇率购买力平价(PPP)理论的实证检验 198

16.1.1 PPP理论及其检验方法 198

16.1.2 数据来源说明 199

16.1.3 趋势线性与非线性的检验 200

16.1.4 各种单位根检验法的检验结果 200

16.1.5 PPP检验结论 201

16.2 中国证券市场随机漫步假设的实证检验 202

16.2.1 随机漫步理论及检验方法 202

16.2.2 数据来源说明 202

16.2.3 趋势线性与非线性的检验 202

16.2.4 各种单位根检验法的检验结果 203

16.2.5 沪深综合指数随机漫步检验结论 205

16.3 美国政府财政收支可持续性的实证检验 205

16.3.1 政府财政收支可持续性的检验方法 205

16.3.2 数据来源说明 206

16.3.3 趋势线性与非线性的检验 206

16.3.4 各种单位根检验法的检验结果 207

16.3.5 美国政府财政收支可持续性的检验结论 208

16.4 实证检验结果 208

参考文献 210

返回顶部