非线性协整检验与“费雪效应”机制分析

本文分别在线性Engle-Granger协整模型和非线性指数平滑迁移自回归误差修正模型 (ESTAR-ECM) 的框架下,对我国名义利率与通货膨胀率序列进行了长期均衡关系的检验。发现线性协整模型不能捕捉到我国名义利率与通货膨胀率的长期均衡关系,而对于ESTAR-ECM模型,无论利用商业银行1年期贷款利率还是7天期银行间同业拆借利率作为名义利率的代理变量,均证实名义利率与通货膨胀率具有长期稳定的均衡关系,表明“费雪效应”在我国是成立的。但由于“费雪效应”系数小于1,表明名义利率与通货膨胀率之间仅存在弱的“费雪效应”。其意义在于,我国利率政策对稳定通胀预期、抑制通货膨胀具有一定的正面效应,但由于利率对通货膨胀反应不足,导致完全依靠利率政策控制目前较高的通货膨胀有一定的困难。     

中国费雪效应的门限协整检验

由于中国费雪效应的研究结果具有很大的不一致性,结合中国1991年1月至2008年12月之间的数据,应用可以刻画变量间非线性均衡关系的门限协整理论检验费雪效应,研究结果显示：第一,中国的名义利率与通货膨胀率均为单位根过程,二者之间不存在线性协整关系,而是存在两个门限值的门限协整关系;第二,当通货膨胀率小于-0．8％时,中国费雪效应不存在,而当通货膨胀率在-0．8％～12．03％2;间时,中国存在值为0．42的部分费雪效应;当通货膨胀率大于12．03％时,中国存在值为0．05的部分费雪效应。     

基于分位数回归模型的我国“费雪效应”检验

基于我国名义利率与通货膨胀率数据的非线性特征．本文采用分位数回归模型对我国的名义利率和通货膨胀率之间是否存在“费雪效应”进行了检验，检验结果表明我国只存在弱的长期“费雪效应”。而不存在短期“费雪效应”。在此基础上给出了相应的政策效应分析。     

新常态下中国通货膨胀问题研究

文章使用我国1997Q1至2015Q2的季度数据,通过长期协整检验和非对称性效应检验,证实变量之间存在协整关系,并得出FDI、热钱和GDP增长率对我国通货膨胀率均存在非对称效应的结论.此外,还对传统的ARDL与基于非线性假设的NARDL进行了比较,并利用修正后的NARDL模型刻画出我国通胀率与FDI净流入量和经济增长速度间的非线性关系.     

响应变量缺失下半参数变系数EV模型的约束统计推断

文章研究了半参数变系数EV模型在线性约束条件下的估计和检验问题,当响应变量缺失、非参数部分协变量带有测量误差时,利用局部纠偏的Profile最小二乘估计、Lagrange乘子方法和借补技术构造了回归模型参数分量两类纠偏约束估计量。此外,为了检验线性约束条件,构造了借补的Profile Lagrange乘子检验统计量,并通过蒙特卡洛数值模拟验证估计量和检验统计量的有效性。     

区域经济增长与能源消费关系的实证检验——基于中国八大经济区域的面板数据

文章将面板数据模型应用到我国八人经济区域经济增长与能源消费关系的研究中,利用面板单位根检验、面板协整检验对两经济变量的长期均衡关系进行经验检验,并在面板数据模型的类型、识别和估计问题拘分析基础上建立了八人经济区域经济增长与能源消费的变系数模型,得出不同地区能源消费特特对经济增长速度的’长期影响程度不同,从实汇角度说朋了在应用面板单位根检验与面板协整检验过程中应注意的几点问题。     

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。     

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。     

中国对外直接投资的出口效应研究

近年来学者们对我国对外直接投资的出口效应研究越来越深入。文章主要分析2003~2011年中国25个省市的面板数据,首次运用单位根检验、协整检验和变截距模型相结合的方法对中国对外直接投资与对外出口贸易的关系进行研究,结果发现:中国的对外直接投资与出口贸易之间存在长期的协整关系,中国的对外直接投资对出口贸易存在明显的促进作用,中国各地区对外直接投资对对外贸易的影响不同。     

我国城镇居民消费结构的面板计量分析

由于面板数据截面之间存在同期相关,文章利用可以修正相关的面板SUR模型对我国城镇居民的消费结构进行研究.为了避免"伪回归"现象的发生,先对消费和收入数据进行了面板单位根检验和面板协整检验,结果发现消费和收入为存在协整关系的单位根过程.最后对八个消费模型进行了SUR估计,得到了模型的个体效应和时点效应估计值.     

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。     

Nonparametric Nonlinear Cotrending Analysis,With an Application to Interest and Inflation in the United States

Given the assumption that the components of a vector time series are stationary around nonlinear deterministic time trends, nonlinear cotrending is the phenomenon that one or more linear combinations of the time series are stationary around a linear trend or a constant; hence, the series have common nonlinear deterministic time trends. In this article, I develop nonparametric tests for nonlinear cotrending, and I derive nonparametric estimators of the cotrending vectors. I apply this approach to the federal funds rate and the consumer price index inflation rate in the United States, using monthly data, to analyze the price puzzle.     

Review of Statistical Filmstrip Programs

We develop a novel nonparametric likelihood ratio test for independence between two random variables using a technique that is free of the common constraints of defining a given set of specific dependence structures. Our methodology revolves around an exact density-based empirical likelihood ratio test statistic that approximates in a distribution-free fashion the corresponding most powerful parametric likelihood ratio test. We demonstrate that the proposed test is very powerful in detecting general structures of dependence between two random variables, including nonlinear and/or random-effect dependence structures. An extensive Monte Carlo study confirms that the proposed test is superior to the classical nonparametric procedures across a variety of settings. The real-world applicability of the proposed test is illustrated using data from a study of biomarkers associated with myocardial infarction. Supplementary materials for this article are available online.     

Ng—Perron单位根检验理论与应用——中国宏观经济序列的平稳性分析

从理论和实证两个角度对Ng—Perron单位根检验进行了系统的分析和阐述，并应用该检验研究了中国名义GDP、实际GDP和实际利率的平稳性。通过分析，以期Ng—Perron单位根检验能在实证分析中得到更为规范和广泛的应用。     

Unit root econometrics and economic nonlinearities

This paper concentrates on some shortcomings of contemporary unit root econometric methodology (testing for cointegration, common roots and stationarity) where the dynamics of an economy are described by a nonlinear process. It is shown that, in such circumstances, traditionally applied unit root econometrics may not lead to interpretable or statistically significant results. Two cases of such nonlinearities are discussed: (i) a stochastically nonlinear data generating process and (ii) a time-varying parameters cointegrating relation, typical of an economic reform process. It is shown that case (i) consists of a wide family of economic processes and in most such cases the results of standard unit root tests are not directly interpretable. Case (ii) does not result in a (conventionally understood) error-correction representation of a cointegrated process. Some Monte Carlo experiments evaluate the validity of cointegration tests in situations where there is a change in the cointegration parameter and from cointegration regime to noncointegration and vice versa. A simple method of estimation through simulation is proposed and its finite-sample properties examined.     

我国通货膨胀率非线性特征研究

 本文应用带单位根的门限自回归模型,对我国1990年来以来通货膨胀率的动态路径进行了模拟分析。估计和检验发现了我国通货膨胀具有明显的非线性特征,模型较好地拟合了通货膨胀的动态调整过程。我国通货膨胀调整存在减速通货膨胀状态、适中通货膨胀状态和加速通货膨胀状态三个区制。适中通货膨胀状态是一个平稳的自回归过程,减速通货膨胀状态、加速通货膨胀状态则是具有单位根的自回归过程,具有自我加速的作用。在不同的区制下,通货膨胀率均有较高的持久性,但中间状态的持久性明显低于其他两种状态。     

Regression Tolerance Intervals

In this article, we discuss the utility of tolerance intervals for various regression models. We begin with a discussion of tolerance intervals for linear and nonlinear regression models. We then introduce a novel method for constructing nonparametric regression tolerance intervals by extending the well-established procedure for univariate data. Simulation results and application to real datasets are presented to help visualize regression tolerance intervals and to demonstrate that the methods we discuss have coverage probabilities very close to the specified nominal confidence level.     

Animal carcinogenicity experiments with and without serial sacrifice

Commonly used tests to detect carcinogenic potential of a test compound make extreme assumptions about the lethality of tumors, due to their occult nature. In this paper we compare a nonparametric test, which uses interim sacrifice to avoid such assumptions, with these tests using simulation based on the EDOl data. Results indicate that in the presence of a significant difference in the mortality rate with treatment, commonly used methods could fail to maintain the nominal significance level. However, when there is no difference in the mortality rate, such procedures are robust to the underlying assumptions about the lethality of tumors and more powerful than the nonparametric test using interim sacrifice.