基于TARCH模型深证综指收益率波动的实证分析

文章应用含二阶非对称效应的TARCH模型分析深证综指收益率波动的变化特征.结果显示:深证综指收益率的变动受滞后1、4阶影响较强;深证综指收益率存在较强的条件异方差,而TARCH模型能较好的消除条件异方差.相对于好消息而言,不利消息对深证综指收益率的冲击要大,且总体上存在较为明显的杠杆效应.     

STAR模型框架下的wild bootstrap单位根检验

考虑随机误差项存在异方差的情形,文章建立了STAR模型框架下的wild bootstrap单位根检验策略.Monte Carlo模拟研究的结果表明,若时间序列存在GARCH异方差,KSS非线性单位根检验统计量的检验水平扭曲程度要远高于线性ADF统计量,且GARCH特征越明显,扭曲程度越高.无论GARCH特征明显与否,wild bootstrap单位根检验方法都不存在检验水平扭曲,且具有理想的检验势.     

基于GARCH模型的深圳股市周内效应研究

有很多学者对股市周内效应进行了深入的研究,但是他们大多都基于经典模型,即对收益率取对数后没有考虑其条件异方差.本文通过对条件异方差的分析,借助GARCH模型识别深圳股市的周内效应,我们得出深圳股市综合指数(1995-2006)存在明显的“负周四效应”。     

一类基于非参数回归的条件异方差检验

现有基于参数模型构造的条件异方差检验往往存在模型设定偏误问题。为了避免模型误设对检验结果的影响,并且同时捕获多种条件异方差现象,本文基于非参数回归构造了不依赖于特定模型形式的条件异方差检验统计量。该统计量可视作条件方差和无条件方差之间差异的加权平均,在原假设成立时渐近服从标准正态分布。数值模拟结果一方面表明本文统计量具有良好的有限样本性质,另一方面也说明条件均值模型误设会导致错误地拒绝条件同方差的原假设,凸显了本文引入非参数方法构造条件异方差检验的必要性。实证分析采用本文统计量探讨了国际主要股指收益率的条件异方差现象,得到了与Engle (1982)不同的检验结果,可能意味着股指收益率呈现出非线性动态特征。     

我国实际产出扰动过程的条件异方差分析

文章使用具有描述非对称性传导机制的自回归条件异方差模型对我国实际产出的动态扰动过程进行了实证分析。研究结果显示:E-GARCH和T-GARCH等非对称条件异方差模型对数据的拟合优度要优于GARCH等对称条件异方差模型,这与Shigeyuki Hamori(2000)关于美国、英国和日本的实际GDP扰动过程具有对称特征的结论有所不同,上述实证结论说明在我国经济周期波动过程中,不仅经济增长率水平存在非对称性,而且波动性程度也存在非对称性。     

加权最小二乘估计中的拟合优度

在实证经济计量分析中,常常会遇到异方差的问题(即随机扰动项的方差随解释变量的变化而变化。特别是对于横截面数据,当xi的数据变大,ui的方差也可能会变大,这就是所谓的递增异方差)。当计量模型中的随机扰动项ui存在异方差时,用OLS估计模型的参数将不再有效。而此时常用的方法之一是加权最小二乘法WLS。加权最小二乘法的基本思想是,既然最小二乘是使∑ei2达到最小,而此时的ei2具有相同的权数(权数为1,即在最优化过程中各个ei2所提供的信息的重要程度是同等看待的,当然这也符合同方差的含义)。但当ui具有异方差时(比如递增异方差),若Varui…     

截面数据异方差问题检验技术的比较

在忽略异方差的情况下,进行模型的OLS参数估计会导致严重的后果,因此,研究异方差性的检验、选取适当的检验方法是非常重要的理论与实践问题.文章基于蒙特卡罗随机模拟技术,分别在Permutation Test与传统形式下对异方差检验的主要方法有:White检验、Park检验、Goldfeld-Quandt检验、Breusch-Pagan/Godfrey检验、Glejser检验,在不同的异方差假定形式下、在不同的样本容量下对这五种检验方法的第一类错误率的控制、检验功效等方面进行充分、完备的研究和讨论,并给出结论供实践工作者参考.     

一种异方差模型的两阶段估计

在异方差线性回归模型中,当模型误差项的协方差阵未知时,对异方差模型进行估计目前还没有比较好的方法。基于此,提出一种异方差模型的两阶段估计—基于异方差一致协方差阵估计,该方法将异方差一致协方差阵估计HC5m和广义最小二乘估计法结合起来,综合使用全部样本的信息,并对异方差模型进行估计。通过大量的蒙特卡洛数值模拟和实证分析,结果表明该方法具有一定的可行性和有效性。     

两变量异方差随机系数回归模型的最优设计

文章研究了具有异方差误差结构的两变量随机系数回归模型的最优设计,证明了当异方差误差结构满足一个充分条件时,模型在几类经典设计准则下的最优设计可以在设计域的顶点处获得.     

基于一元线性回归模型异方差对加权最小二乘法的考察

作为普通最小二乘法的改进,加权最小二乘法用于存在异方差问题的线性回归模型的参数估计。文章通过对加权最小二乘估计量、加权最小二乘变换的分析,并结合实际例证研究发现,加权最小二乘法在应用中存在一些不足之处,因而当发现模型存在异方差时使用加权最小二乘法是存在风险的。