多维时间序列的条件独立性检验及其在股市相依关系中的应用

提出多维时间序列中各分量之间直接联系存在性的信息论检验方法,构造了条件互信息统计量检验分量间的条件独立性,统计量的显著性用置换检验决定.将提出的方法应用到国际股票市场,研究收益率序列相依关系,结果表明,此方法能有效检验各分量之间的直接联系和间接联系.     

ADF单位根检验中联合检验F统计量研究

摘　　要:ADF检验是实际中最常用的单位根检验之一。ADF检验式有三种：（1）不含漂移项和趋势项;（2）只含漂移项不含趋势项;（3）既含漂移项也含趋势项。选用的检验式是否合适将直接影响到ADF检验的功效。为解决ADF检验过程中检验式的选择问题,本文首先从理论上推导了检验式（3）中时间趋势项系数δ与yz-1系数γ的联合检验统计量F的渐近分布;然后,应用蒙特卡罗模拟的方法研究了上述统计量与检验式（2）中关于漂移项α与系数γ的联合检验统计量的分布特征,进而给出了两统计量分布百分位数关于样本容量的响应面函数,从而进一步完善了单位根检验理论与方法。     

结构渐变条件下单位根检验的统计量研究

当经济统计数据呈现结构渐变特征时，经典的DF和ADF检验统计量的分布特征会有所改变。文章推导了当经济统计数据结构渐变时，DF与ADF检验式中的漂移项、时间趋势项、突变项的系数估计量渐近分布的泛函表达式，导出了漂移项t统计量的渐近分布形式。通过蒙特卡罗模拟，展示了DF检验式中漂移项t统计量的有限样本分布特征，拟合了漂移项t统计量的有限样本响应面函数，并给出临界值表，用于漂移项是否为零的检验。     

含方程误差的重复测量误差模型参数的假设检验

含方程误差的重复测量误差模型解决了协变量真值与响应变量真值之间存在的不完全匹配问题.为使中小型样本量下的假设检验结果更为准确,文章基于多元正态分布推导改进形式的Skovgaard似然比检验统计量,提高其在原假设下收敛到卡方分布的渐近速度,并应用该检验统计量对重复测量误差模型中回归参数的显著性进行假设检验.模拟研究的结果表明改进的似然比检验统计量在有限样本检验下的优越性;实例分析中通过检验气温与气压之间回归参数的显著性来说明该方法的实用性.     

统计参数点估计性能评价的新方法

文章针对统计参数点估计中对估计结果的误差或可信度缺乏定量度量的问题,在总体样本独立同分布的假设条件下,研究了统计参数点估计中采样窗口大小(即样本容量)与样本均值、标准差统计误差之间的关系,提出了统计量点估计置信度的概念,并给出了借助计算机仿真确定在特定统计结果下统计量置信度与样本容量关系的方法。仿真和应用实例表明文章所引入的点估计置信度概念具有一定的普适作用,可以进一步优化补充点估计优劣评价方法。     

虚拟变量回归与方差分析的联系

文章从模型本身和检验统计量角度分析发现,虚拟自变量回归线性关系显著性检验与对应的单因素方差分析等价,回归系数的显著性检验与两总体均值的比较关系密切.而行、列因素各为2水平的双因素无重复试验方差分析,也能在回归分析中找到等价的检验.     

中国牛奶单产水平的统计偏差及其分析

文章通过比较三种不同来源的中国牛奶生产统计数据,对不同数据来源的牛奶生产指标进行统计检验,判断三者之间是否存在显著性差异;对导致这些差异的可能原因进行分析,判断不同统计来源牛奶单产和奶牛存栏量的可信度,判断目前中国牛奶的单产水平,指出在引用中国牛奶生产统计指标时应当注意的问题.     

边限检验理论及几点讨论

检验经济变量之间长期关系的协整技术要求变量是同阶单整的,这不可避免地涉及一定程度的预检验问题,而预检验问题会增加变量间长期关系分析的不确定性。当不能确定变量的单整类型时,边限检验理论提出了一个可以直接检验一个变量和一组解释变量之间长期关系的新方法。在介绍了边限检验方法中基本的VAR模型和假设及边限检验方法中用到的重要统计量——Wald统计量和T统计量及它们各自的渐近分布形式后,说明了边限检验理论在理论和实际运用当中需要注意的几个问题,最后通过实例分析说明了边限检验理论的运用。     

对假设检验更准确的考虑

在参数假设检验中,统计书上给出的显著性水平α的取值0.10,0.05或0.01的界限是从哪里来的?α的取值应如何确定?备择假设的不同和样本容量的大小会对检验的结果有什么影响?本文对这些问题进行了较深入的讨论,并特别指出“统计显著性”与“实际显著性”是两个不同的概念,“统计显著”并不意味着“结果重要”。     

正态总体均值与标准差比在序约束下的假设检验

要想找出正态总体均值与标准差比在序约束下的假设检验的检验统计量是一个比较困难的问题，即使找到了，也比较复杂。文章通过求出正态总体均值与标准差比在序约束下的置信区间，根据置信区间与假设检验的关系，得出了检验的拒绝域与接受域，避免了通过找到检验统计量来确定拒绝域与接受域的困难。     

LSTAR框架下一类针对单位根原假设的F检验

在LSTAR框架下构建了检验单位根原假设的F类型统计量,并推导了其极限分布。相较于之前学者的研究,对LSTAR模型线性系数和位置参数的约束得以放松,因此更具有普适性;有限样本下的仿真模拟表明,相比较ADF统计量以及刘雪燕等(2008)提出的t统计量,F统计量在LSTAR框架下具有更大的检验势。对人民币实际汇率的PPP检验进一步印证了F检验在相关应用研究中的适用性和优越性。     

参数假设检验中的若干基本问题研究

文章对参数统计检验中的基本原理、势函数与两类错误、检验的p值和单边检验的假设与拒绝域等若干基本问题进行了研究,并分析了它们之间的关系,阐明了参数的区间估计和假设检验的关系,揭示了参数统计推断的本质。     

部分线性变系数模型的Backfitting约束估计

作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用广泛的半参数模型.文章主要研究该模型线性部分存在约束条件下的估计和检验问题,首先基于backfitting方法给出了常数系数以及变系数部分的约束估计,其次构造了检验统计量用于检验约束条件.     

Quotient统计量在尾部相关性检验中的应用

文章尝试采用基于quotient统计量的Gamma分布对资产之间的尾部相关性进行显著性检验,在确定资产之间显著尾部相关的基础上,采用t-copula函数对资产之间的相关结构进行描述,并对资产组合尾部风险进行实证分析.     

一元线性回归分析中三种检验的等价性研究

在研究两个变量是否线性相关时,要对线性相关系数进行统计检验;在建立线性回归模型时,既要对回归模型中的参数进行统计检验,又要对模型本身进行统计检验。然而,在一元线性回归分析中,尽管对变量线性相关性的检验、模型参数和模型本身检验的目的各不相同,所选统计量也不同,但是,三种检验却具有检验效果的等价性。文章将对此进行研究、证明。     

个体协整条件下面板单位根检验统计量性质研究

 本文通过蒙特卡洛模拟试验,研究了个体间的协整关系对面板单位根检验统计量分布、实际检验水平及检验功效的影响。结果显示：个体间协整关系个数和协整向量均对检验统计量分布产生影响;同时,如果忽视个体间存在的协整关系,继续运用个体间无协整关系条件下检验统计量的临界值进行面板单位根检验,各检验统计量实际检验水平将严重失真。     

巧用SPSS做均值向量检验

文章基于两总体均值比较的特殊情形(样本容量n2=1),推导出其统计量F2与单总体均值向量检验中的统计量F1之间的关系表达式。这样,为了实现用SPSS做单总体均值向量的假设检验,可以将均值μ0视作随机样本Y来做两总体均值比较的假设检验,可以得到F2的值,进而通过关系表达式求得F1的值,然后,用F检验法完成这个的假设检验问题。最后,文章通过一个实例验证了该方法的快捷。     

简单线性相关与回归分析中各种检验及其相互关系的探讨

存在简单线性相关的两个变量相关系数的检验如果显著,文章通过推导得出结论:一是与之相对应的二变量所建立的回归分析中回归系数β1的显著性检验、F检验也通过,三者是等价的。t统计量的值与tβ和F值存在数量上的关系是t2=tβt2=F;二是要得到满意的回归方程,除了要进行统计检验之外,还要进行计量检验。     

基于蒙特卡罗分布式算法的单位根检验

本文基于单位根检验的基本原理,说明了几种常见的单位根过程检验方法的局限性,提出用MonteCarlo分布式计算方法来计算一般统计量的分布函数表。笔者应用该算法计算时间序列的单位根过程检验统计量的分布函数表,提出了一种新的检验方法,该方法与著名的迪基-福勒检验进行对比,优点在于,一是公式转弯少,使用的是原假设的统计量;二是根据统计量直接的分布,而不是极限的分布;三是不必进行随机积分;四是可以根据任意的显著性水平、任意的样本容量进行检验。     

非线性协整的秩检验方法及其响应面函数研究

 本文对非线性协整关系的秩检验方法进行了系统的梳理,运用Monte Carlo模拟给出了不同样本容量的各个秩检验统计量的临界值,并进一步探讨了其响应面函数,给出了各个秩检验统计量临界值的近似计算公式。对中国上证综指与主要发达国家股指关系的秩协整检验表明,与传统线性协整Johansen检验相比,秩协整检验能够检测到更多的线性和非线性协整关系。