阈值协整中内生性解释变量下参数推断的比较

在阈值协整解释变量具有内生性下,OLS估计量具有非标准的极限分布,大大妨碍了协整参数的约束性检验。文章利用三种修正的估计法——FM—OLS、CCR和DOLS来估计阈值协整参数,并据此构造相应的约束性检验统计量,这些统计量都具有标准的极限分布。通过Monte-Carlo模拟,发现OLS估计量的分布不随样本容量增大趋于正态分布,而FM—OLS、CCR和DOLS都呈现出趋于正态分布趋势,其中FM—OLS趋于正态分布所需要的样本容量最小。模拟中也发现FM—OLS外,其他所有t统计量都有严重的过度拒绝原假设概率,FM—OLS法在样本容量较大时有过度接受原假设倾向。     

基于Gibbs抽样的贝叶斯超高频金融数据协整关系研究

针对传统协整检验不能适用于具有随机性特征的超高频金融数据的问题,构建贝叶斯超高频金融数据协整模型,结合参数的后验条件分布设计Gibbs抽样方案,提出基于超高频金融数据的贝叶斯协整检验方法,并利用中国股市超高频金融数据进行实证分析。研究结果表明：贝叶斯方法把参数看作随机变量的思想适合超高频数据随机性的特点,贝叶斯超高频数据协整方法能够不断更新参数信息,避免了OLS估计的有偏性问题,可以得到更符合实际的结论。     

门限协整的非参数方法

本文首先研究门限协整的非参数检验和估计方法,利用局部多项式估计在边界处的良好性质及本身具有的局部性质给出了门限协整的检验和估计步骤;其次用Monte Carlo模拟方法对门限协整关系进行非参数估计,估计结果与真实的数据生成过程非常接近;最后对我国经济增长和农业发展状况的关系进行门限协整分析,表明它们不具有传统意义下的一般协整关系,但具有门限协整关系。     

一种新的阈值协整检验方法的仿真研究

文章基于ECM提出一个新的阈值协整检验方法,目的在于把部分协整从阈值协整中区分开来,并对检验法的检验水平和检验势进行仿真研究。仿真研究发现:首先该统计量采用固定回归元自助法具有较高的检验势,但具有较严重的检验水平扭曲,因此会增大"弃真"的概率。其次采取仿真临界值的检验法会随着数据序列"持久性"的增强检验势呈下降趋势,但EG两步法下降得更快。     

我国货币供给量与股票价格之间协整关系的稳定性研究

文章基于Phillips-Hansen完全修正估计方法,考察了2000~2009年间我国货币供给量和股票价格之间协整关系的稳定性。结论表明：我国货币供给量与股票价格之间存在协整关系,并且这种协整关系不存在结构断点,具有良好的稳定性。     

我国经济增长与居民消费的面板协整检验

本文研究我国10个地区的经济增长与居民消费间的面板协整关系.首先对序列进行OLS去势(DOLS),消除序列的确定性趋势;再进行面板单位根检验和协整检验;最后建立误差修正模型,进行面板Granger因果关系检验.     

协整检验的DGP识别

本文用数值模拟的方法比较了不同DGP下协整检验迹统计量的分布特征,分析DGP误设对协整检验结果的重大影响;进而利用我国货币市场和股票市场的数据进行实证分析,通过真实的例子,揭示DGP误设可能导致的各种错误结果。实证分析中还进一步使用递归协整检验和协整关系的约束识别检验,从不同角度显示了协整关系检验结论的稳健性和可靠性。     

含滞后效应的非线性协整分析

线性协整方法对非平稳经济和金融变量时间序列的计量经济学分析已经比较成熟,但许多宏观经济变量序列以及金融变量序列间的关系往往表现为非线性。文章以NLLS估计为基础提出反映滞后效应的非线性协整回归模型的非线性协整检验方法,统计模拟结果显示该方法具有较小的水平扭曲和较高的势。通过对中国财政支出与城镇居民可支配收入进行实证分析得出两者之间不存在线性协整而存在非线性协整关系,并且这种关系具有滞后效应。     

变结构非线性协整系统的预测方法

变结构非线性协整是经济系统建模中常遇到的问题。本文提出了变结构非线性协整的定义及分类,并通过引入变结构协整的概念,来处理变结构非线性协整问题。     

多元时序和滞后协整混合模型

文章将滞后分析、时序分析、滞后协整分析进行有机整合,建立了多元时序和滞后协整混合预测模型;此外,还提出了反映不同时期向量序列之间协整关系的滞后协整的概念,滞后协整概念的提出能为预测和决策提供更为广阔的思考空间.     

经济转型期我国城镇居民消费函数的统计检验

文章对1978～2008年城镇居民的人均可支配收入和人均消费支出的统计数据进行协整检验,发现二者之间存在变协整的关系。可以建立状态空间模型估计消费函数,结果表明1990年前后城镇居民的消费行为发生了改变,文章进一步分析了制度变迁因素对消费产生重要的影响。     

基于奇异值分解方法的条件异方差下协整秩检验

文章引入奇异值分解(SVD)广义秩化简方法对经典的Johansen协整程序加以改进,得到一个新的秩统计量.在协整检验中加入了重抽样过程,通过蒙特卡洛模拟实验,从实际检验水平和功效、估计偏差三个方面进行比较分析,结果显示,自举法能很大程度上改善条件异方差所造成的检验水平偏差和检验功效的扭曲.     

基于非线性ECM模型的贝叶斯门限协整研究

 现有门限协整检验方法由于模型似然函数具有多峰、不连续特征,导致冗余参数识别存在困难,最优化计算相对复杂。本文提出基于非线性误差修正模型的贝叶斯门限协整分析,结合参数的后验条件分布设计MCMC抽样方案,进行贝叶斯门限协整检验;并利用Monte Carlo仿真研究了贝叶斯门限协整检验的有限样本性质,发现贝叶斯门限协整检验方法具有良好的有限样本性质。同时,利用不同期限的美国利率序列进行了实证研究,结果发现1个月与3个月利率之间、3个月与6个月利率之间以及3个月与1年利率之间均存在门限协整关系。研究结果表明：贝叶斯门限协整检验方法解决了冗余参数识别的难题,使计算变得相对简单,并提高了估计的精确度和检验的准确性。     

我国经济增长与金融深度的关系检验

文章运用协整检验和格兰杰因果检验方法,研究了我国经济增长与金融深度的关系。协整检验结果表明我国的经济增长与金融深度之间不存在长期稳定的均衡关系;格兰杰因果检验结果表明我国的经济增长与金融深度之间存在着单向的由经济增长指向金融深度的因果关系。并且,首次运用阈值效应对此结果给出解释。     

关于分段非线性型变结构协整的研究

纵现金融时间序列的发展变化研究,变结构非线性协整是协整理论发展的必然的趋势,也是经济系统复杂多变的必然需求,文章补充了变结构非线性协整的定义,并提出了分段非线性型变结构的误差校正模型以及变结构点的搜寻的基本方法,最后给出基于Chow统计量的分段非线性型变结构非线性协整的检验方法.     

门限协整套利:理论与实证研究

 不同市场上的同质或相似商品的价格存在长期均衡关系,当价格偏离均衡时,由于套利交易的存在,偏离会迅速回到均衡。在一定的门限值以外,二者服从协整关系,在门限值以内,二者没有协整关系,这种关系称为门限协整。本文在Balke,Fomby(1997)[1]和Hasen（1996）[6]的基础上提出了基于门限向量误差修正模型（T-VECM）的sup-Wald检验,用Bootstrap方法模拟统计量的渐进分布,验证了英国富时指数期货（uk100）和德国法兰克福指数期货（ger30）的门限协整关系,并用Hasen,Seo（2002）[11]提出的极大似然估计方法（MLE）同时估计出门限参数和协整向量,并给出了在这种门限协整关系下进行跨市场无风险套利的策略。     

协整平滑转移回归中的线性检验 ——基于完全修正最小二乘法的扩展

 在解释变量内生条件下,Choi,Saikkonen(2004)使用动态最小二乘法估计协整平滑转移回归模型,并基于动态最小二乘的估计结果构造 统计量检验协整向量的非线性。本文系统解析了 的构造并指出其不足,针对这一不足,本文将动态最小二乘法扩展为完全修正的最小二乘法,并进而基于完全修正的最小二乘法估计结果构造 统计量检验协整向量的非线性。本文的仿真试验表明,在有限样本下, 与 的检验势没有显著差异,但 的水平扭曲小于 。     

基于傅里叶变换的含确定性趋势结构突变的协整回归模型和不等方差检验

一般来说,数据结构突变点的位置是未知的或突变点的存在性无法准确预知。Enders和Lee（2009,2011）[1][2]证明低频的傅里叶变换（Fourier transformation）就能较精确地处理单位根检验中的数据结构突变（异质结构突变）问题。本文在协整模型框架下,使用傅里叶变换处理协整模型确定性趋势项下的结构突变,考察了协整模型参数的收敛速度,并重新推导了不等方差检验。傅里叶近似项参数的收敛速度为： 。使用蒙特卡洛模拟表明：在缺乏结构突变的先验知识的情况下,使用低频的傅里叶变换能较好地处理协整回归中的确定性趋势的结构突变的问题,显著提高协整向量的估计效率。使用改进后的方法,重新研究了中国股市和国际股市联动关系的密切程度,实证结果更为强烈地支持：中国投资者投资于澳大利亚市场分散风险的收益显著弱于投资其他国际市场。     

上海燃料油期货套期保值比率选取的实证研究

通过对上海燃料油期货和现货价格的实证分析,表明期货和现货价格之间存在协整关系,同时价格的波动具有时变性和集聚性特征。考虑这两种特征,建立四个模型计算套期保值比率。结果表明,按照考虑协整关系建立的VECM模型估计的最优套保比率进行套期保值,套期保值效果最好,能使决策者面临的价格风险最小。     

函数系数协整模型局部线性估计方法的改进

函数系数协整模型可以克服非参数建模时的“维数困难”，同时体现系数的动态变化，被广泛应用于非平稳数据间复杂问题的研究。实践中经济序列常表现出时变波动方差和厚尾特征，传统核权最小二乘估计方法将不再适用。鉴于此，文章基于L1损失函数重构估计流程，选择表现稳健的局部线性核估计方法，并引入自适应方法，提出局部线性自适应最小绝对离差估计（ALADE）。模拟结果验证了所提估计方法可提升系数估计精度，优化模型整体拟合效果，同时绝对值交叉验证方法在选取最优窗宽时优势明显。实证分析发现，所提方法可识别中英两国汇率和价差间的动态协整关系，拟合系数平滑且接近理论值。