基于准残差的Panel协整检验

 当检验方程含有确定性趋势时,基于残差的Panel协整检验通过全样本回归来消除确定性趋势的方法会导致检验统计量出现Nickell偏差,必须使用标准化系数进行修正,但这些标准化系数却依赖于真实设定参数。本文将Breitung和Das（2005）等使用部分样本回归消除确定性趋势的方法应用到Panel协整检验,提出了基于准残差的Panel协整检验,我们证明了这种新的检验统计量的渐近正态性,模拟的结果也表明其具有非常良好的小样本表现。     

基于傅里叶变换的含异质性结构突变的面板单位根检验

Lee等(2015)使用傅里叶变换近似结构突变建立了一个同时考虑结构突变和横截面相关的面板单位根检验,并证明具有优良的性质,该检验可以称为“第三代面板单位根检验”,然而其只能考虑同质的结构突变.本文建立了一个可以兼容异质性结构突变的傅里叶函数扩展型面板单位根检验,新检验也允许结构突变中含有包含多个频率的傅里叶函数.本文证明新建立的检验统计量不依赖于冗余参数且趋于正态分布.虽然正态分布的均值和方差是未知的,但可以使用蒙特卡洛模拟给出临界值.模拟表明,新的面板单位根检验具有良好的检验水平和检验功效.     

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.     

含结构突变的城镇居民消费收入的长短期关系

考虑到改革开放以来的制度变迁因素,本文采用Gregory和Hansen等首先提出的考虑结构突变可能性的5种模型对1978-2007年我国城镇居民的消费收入进行了Gregory-Hansen协整检验,为了进一步验证检验结果的可靠性我们基于不同方法检验了变结构协整关系的存在性和协整向量的稳定性。实证结果表明：转轨时期我国城镇居民人均收入与消费之间确实存在着含时间趋势的水平项漂移的协整关系。在此基础上我们又建立了消费收入的误差修正模型,由此可以看出消费者会根据长期均衡关系很快调整消费,故刺激消费的短期政策从长远来看是无效的,要扩大消费只有依靠在提高居民可支配收入的同时建立完善的社会保障体制。     

货币供给波动与流通速度变动关系的实证分析

文章首先利用动态线性模型甄别我国M1增长的结构突变特征,然后综合运用协整分析、格兰杰因果检验和光滑样条方法探索结构转变前后时期货币供给波动与流通速度变动的关系.结果发现:货币供给结构转变发生前货币供给波动和流通速度不存在因果关系,后期预期、非预期货币供给波动和流通速度存在协整联系,货币供给波动是流通速度变动的原因,当波动性明显增强时货币流通速度会下降.     

我国股市财富效应的非对称性研究

文章基于生命周期消费模型,利用门限协整、惯性-门限协整及DOLS模型,考察了我国股市财富效应的非对称性特征.研究发现,在股市"下跌"阶段,人们迅速调整其消费,因而实际消费与目标消费间误差调整的收敛速度比较快;相反,在股市"上涨"阶段,由于我国股市在长期上更多地体现出"挤出效应",说明人们没有将从股市中获得的收益进行消费,而是由于非理性躁动的投机动机而将获得的收益用于股市的再投资,从而在短期内进一步推动股市的继续上涨,并使得实际消费与长期均衡消费之间的差距保持一定的持续性,最终导致误差调整的非对称性.     

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。     

公共投资与社会福利的动态相关性：1978—2008年——基于VAR模型的分析及检验

基于VAR模型,利用1978—2008年的样本数据分析公共投资与社会福利的动态相关性。通过协整检验、VECM模型、Granger因果检验及方差分解分析,结果表明：福利（W）与生产性投资（PI）、消费性投资（CI）间存在长期稳定的均衡关系;基于W、PI和CI的VECM模型具体较好的误差修正机制;PI、CI与福利间有Granger因果关系,反向关系成立,但PI与CI间不成立;W自身的冲击对W的贡献率最大,CI次之,PI的贡献率最小。     

基于傅里叶变换的时变参数回归模型:估计、设定检验和实证应用

回归模型参数的时变性会严重影响模型的拟合程度和预测效果。基于卡尔曼滤波的时变参数模型需要估计很多的参数,因而造成效率损失。基于傅里叶变换建立一个简单的变系数回归模型,给出估计方法并证明参数收敛于真实值,并给出了模型设定检验的方法。通过蒙特卡洛模拟表明:新建立的时变参数回归模型能很好地处理连续的、随机的和跳跃的时变参数模型。最后,将新建立的方法应用于研究股市联动关系,发现:不考虑系数的时变性可能给出误导性结论,考虑时变性能捕捉更为丰富的联动特征。     

中国股票市场与国际主要股票市场的联动分析

随着全球经济一体化趋势的加强,发达国家股市之间的联动性呈现出增强的趋势.中国与国际主要股市之间是否存在这种联动效应?针对此问题,文章使用相关性分析,协整检验、脉冲分析方法,分三个阶段来测度.结果发现:中国股市与国际股市的联动效应是从2003年开始出现的;国际主要股市的波动会对中国股市造成冲击,但冲击效应不大,目前中国股市的波动主要还是受其自身的影响.     

Embodied Technological Change and Tests of the Internal-Adjustment-Cost Hypothesis

Standard unit-root and cointegration tests are sensitive to atypical events such as outliers and structural breaks. In this article, we use outlier-robust estimation techniques to examine the impact of these events on cointegration analysis. Our outlier-robust cointegration test provides a new diagnostic tool for signaling when standard cointegration results might be driven by a few aberrant observations. A main feature of our approach is that the proposed robust estimator can be used to compute weights for all observations, which in turn can be used to identify the approximate dates of atypical events. We evaluate our method using simulated data and a Monte Carlo experiment. We also present an empirical example showing the usefulness of the proposed analysis.     

2005年汇改后人民币汇率多次结构突变检验分析——基于循序检验方法

采用最新的多次结构突变循序检验方法,对2005年7月21日汇改后人民币汇率时间序列趋势项是否具有多次结构突变进行研究,并在多次结构突变检验结果的基础上对消除趋势后的人民币汇率数据进行分析,结果发现：人民币汇率时间序列是围绕着4个结构断点的分段趋势平稳的;人民币汇率服从分段趋势平稳的结论对汇率政策有效性、汇率与其他经济总量关系研究及汇率预测具有重要意义。     

Detection of structural breaks in a time-varying heteroskedastic regression model

A Bayesian method for estimating a time-varying regression model subject to the presence of structural breaks is proposed. Heteroskedastic dynamics, via both GARCH and stochastic volatility specifications, and an autoregressive factor, subject to breaks, are added to generalize the standard return prediction model, in order to efficiently estimate and examine the relationship and how it changes over time. A Bayesian computational method is employed to identify the locations of structural breaks, and for estimation and inference, simultaneously accounting for heteroskedasticity and autocorrelation. The proposed methods are illustrated using simulated data. Then, an empirical study of the Taiwan and Hong Kong stock markets, using oil and gas price returns as a state variable, provides strong support for oil prices being an important explanatory variable for stock returns.     

Quasi-likelihood ratio tests for cointegration,cobreaking, and cotrending

We consider a set of variables with two types of nonstationary features, stochastic trends and broken linear trends. We develop tests that can determine whether there is a linear combination of these variables under which the nonstationary features can be canceled out. The first test can determine whether stochastic trends can be eliminated and thus whether cointegration holds, regardless of whether structural breaks in linear trends are eliminated. The second test can determine whether both stochastic trends and breaks in linear trends are simultaneously removed and thus whether cointegration and cobreaking simultaneously hold. The third test can determine whether not only breaks in linear trends but also linear trends themselves are eliminated along with stochastic trends and thus whether both cointegration and cotrending hold.     

人民币汇率真的被低估了吗？

本文运用Bai-Perron内生多重结构突变检验方法和结构突变协整方法,针对2000.01－2008.12的月度数据,对人民币均衡实际有效汇率及其失调程度进行了重新估计。发现样本期间人民币实际有效汇率确实发生了两次结构突变,突变时点分别为2002年12月和2007年4月。进一步分析发现,实际有效汇率数据生成过程为均值突变单位根过程,这意味着2005年7月汇改对汇率数据生成过程确实产生了结构性变化的冲击,其结果是使得汇率均值无法回复到突变前的水平,此外,样本期内汇率仍各发生了两次明显的低估和高估,但其失调程度却并未像一些未考虑结构突变的研究得到的那么严重。而本文最重要的发现则是,升值性汇改政策的实施,不仅基本扭转了汇率长期处于低估的局面,还导致其出现了一定程度的高估(截至2008年底,约高估10%)。这与胡春田(2009) 、刘玉贵（2009）等最近从完全不同的角度对此问题进行研究所得出的结论相当的一致,故我们可以认为,一个时期以来的（汇改后近年来的绝大部分时期内）人民币汇率并不存在低估,更不存在欧、美等国最近以来一直所指责的被严重低估。     

On trends and constants in periodic autoregressions

Periodic autoregressions are characterised by autoregressive structures that vary with the season. If a time series is periodically integrated, one needs a seasonally varying differencing filter to remove the stochastic trend. When the periodic regression model contains constants and trends with unrestricted parameters, the data can show diverging seasonal deterministic trends. In this paper we derive explicit expressions for parameter restrictions that result in common deterministic trends under periodic trend stationarity and periodic integration.     

On trends and constants in periodic autoregressions

Periodic autoregressions are characterised by autoregressive structures that vary with the season. If a time series is periodically integrated, one needs a seasonally varying differencing filter to remove the stochastic trend. When the periodic regression model contains constants and trends with unrestricted parameters, the data can show diverging seasonal deterministic trends. In this paper we derive explicit expressions for parameter restrictions that result in common deterministic trends under periodic trend stationarity and periodic integration.     

An empirical study on the threshold cointegration of Chinese A and H cross-listed shares

We investigate the dynamic relationship between the prices of Chinese A and H market cross-listed shares using the Enders–Siklos threshold cointegration approach. Our data are the daily closing prices of the Hang Seng China AH (A) index and the Hang Seng China AH (H) index from 4 January 2006 to 1 November 2013. We find a threshold cointegration between these two indices, instead of the linear cointegration well established in the literature. The short-term adjustment to the equilibrium shows an asymmetric effect according to the price deviation from the equilibrium. Moreover, using a Granger causality test, we find a bi-directional causality between these two markets, indicating a close relationship between them. A pairs trading rule, based on the estimated threshold cointegration model, demonstrates the usefulness of our results as it generates a significantly higher return than a naive buy-and-hold trading rule.     

资本配置摩擦与中国经常项目波动

本文将国内资本市场摩擦和国际资本流动摩擦引入RBC模型,并采用贝叶斯方法校准模拟了中国经常项目的波动轨迹。研究结果表明：（1）国内资本市场摩擦和国际资本流动摩擦是形成中国经常项目波动的重要传导机制,两类资本市场摩擦机制的引入有助于准确拟合中国经常项目波动的波动性、协动性和持续性等各项特征;（2）贝叶斯估计得到的中国的资本调整成本和利率风险利差的参数值反映了中国资本配置效率和国际资本流动程度介于其他新兴市场经济体和发达经济体的水平之间;（3）中国经常项目波动主要由利率变动冲击和偏好冲击等两类结构性外生冲击通过国内资本市场摩擦机制和国际资本流动摩擦机制传导形成。     

基于半参数混频误差修正模型的中国CPI预测研究

考虑宏观经济变量具有明显的非线性特征,将非线性误差修正项引入存在协整关系的非平稳混频数据抽样（MIDAS）模型中,构建半参数混频数据抽样误差修正（SEMI-ECM-MIDAS）模型。使用广义似然比（GLR）检验,拓展了混频数据下模型函数形式的一致性检验问题。模拟结果表明SEMI-ECM-MIDAS模型对存在非线性误差修正机制的数据具有显著的预测优势。最后使用该模型研究中国股票市场周度数据、广义货币发行量月度数据和国际原油市场月度数据对中国CPI的短期预测效果。基于AIC准则,对包含半参数模型在内的4种混频数据抽样模型和2种同频模型的连续预测效果进行了全面的比较。研究结果发现：GLR检验表明误差修正项具有明显的非线性特征且在回归中具有显著的反向修正机制,无论采用递归样本、滚动样本还是固定样本,本文提出的SEMI-ECM-MIDAS模型在进行连续预测时均具有最优的预测精度,且预测结果不受混频动态协整关系选择的影响。