第1章 导论 1
1.1 频率单位根检验 1
1.2 贝叶斯单位根检验 2
1.3 基于随机波动模型的贝叶斯单位根检验 5
1.4 本书的主要研究问题和创新点 9
第2章 厚尾金融时间序列的贝叶斯单位根检验 10
2.1 引言 10
2.2 模型描述 11
2.3 贝叶斯单位根检验 13
2.4 蒙特卡罗模拟学习 17
2.5 实证分析 18
2.6 结论 20
第3章 基于随机波动模型的贝叶斯单位根检验 21
3.1 引言 21
3.2 随机波动模型 24
3.3 新的贝叶斯单位根检验法 28
3.4 模拟研究 33
3.5 实证研究 39
3.6 结论 44
第4章 具有厚尾和协变量的随机波动模型的贝叶斯单位根检验 46
4.1 引言 46
4.2 具有厚尾和协变量的金融随机波动模型 47
4.3 贝叶斯单位根检验 49
4.4 蒙特卡罗模拟学习 52
4.5 实证分析 54
4.6 结论 55
第5章 基于跳跃的随机波动模型的贝叶斯单位根检验 56
5.1 引言 56
5.2 具有跳跃的随机波动模型的贝叶斯分析 58
5.3 具有跳跃的随机波动模型的贝叶斯单位根检验 60
5.4 模拟检验 62
5.5 实证研究 65
5.6 结论 72
第6章 具有随机波动误差的金融时间序列模型的贝叶斯单位根检验 83
6.1 引言 83
6.2 模型描述 84
6.3 基于贝叶斯因子的单位根检验 86
6.4 模拟分析 88
6.5 实证分析 93
6.6 结论 96
第7章 具有随机波动和杠杆效应误差的金融时间序列模型的贝叶斯单位根检验 97
7.1 引言 97
7.2 模型和方法 98
7.3 模拟分析 101
7.4 总结 105
参考文献 108
致谢 117