LSTAR-GARCH模型的单位根检验

LSTAR模型的单位根检验往往易忽视其条件方差的时变性,实际上,对许多经济变量尤其是金融变量建立LSTAR模型后,经常发现其条件方差存在GARCH效应。针对LSTAR-GARCH模型的平稳性检验,本文构建了检验统计量tNG,之后在极大似然估计的基础上,推导出tNG的渐近分布,通过蒙特卡洛模拟方法得到该统计量的渐近临界值,并在此基础上研究了tNG检验的检验功效。在与刘雪燕和张晓峒(2009)提出的tNL检验、Ling等(2003)提出的tLG检验以及DF单位根检验进行比较后,发现tNG检验具备明显优势。     

选择机制,技能溢价与人口迁移——基于全国流动人口动态监测数据的经验分析

本文运用全国流动人口动态监测数据检验了劳动力在迁移过程中的自选择假设,即低技能劳动力通常倾向于从技能回报率与收入差异较大的地区迁往技能回报率与收入差异较小的地区。实证结果表明:在我国,受教育程度较高的人群较受教育程度较低的人群有着更高的迁移倾向,而且地区间收入差距的扩大会降低迁移率,其主要原因在于受教育程度较低的人群的迁移倾向会下降;迁入地与迁出地的收入水平也是影响迁移动机的重要因素。     

基于LSTAR模型的中国股市泡沫风险识别

本文在非线性模型框架下拟合中国主要股价指数的真实数据生成过程,并提出股市泡沫风险识别方法,较Phillips et al.（2011）提出的上确界单位根(SADF)方法具备更好的效果,能够精准预判股市泡沫风险进而为防范化解金融风险的政策措施提供参考。实证检验发现,主要股价指数的波动均存在逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型描述的非线性特征,自推出以来,四大股价指数均存在泡沫风险,上证指数存在六个主要的持续期,深圳成指存在四个主要的持续期,沪深300指数存在两个主要持续期,而创业板指数存在三个持续期。总体来看,创业板指数的泡沫生成时间会先于其它三大指数,可以作为预警中国股票市场泡沫风险的先行指标,且2015年7月之后的中国股票市场并不存在泡沫风险。