面板单位根检验的Bootstrap比较

目前,面板数据单位根检验主要是IPS检验、BREIGUN检验、LLC检验和FISHER检验,它们都具有好的大样本性质,但他们的有限样本性质却是应用中必须要考虑的问题.文章应用bootstrap对四种检验进行了比较研究,发现这四种检验不仅存在截面和时序个数的影响,是否引入时间趋势项也是导致检验水平和功效扭曲的一个因素.     

单位根的全距检验方法及其应用

文章系统研究了单位根检验的一种非参数全距检验统计量:RUR检验与FB-RUR检验,并且运用Monte Carlo模拟给出了两个全距检验的临界值及响应面函数,MC仿真比较了全距检验与秩检验、传统检验的优劣。结果表明,全距检验统计量的检验效果与秩检验相近,适用于非线性时间序列平稳性检验。实证表明,当全距检验与秩检验结果一致但与传统检验不一致时,往往存在明显的单调非线性特征;当全距检验与秩检验、传统检验结果不一致时,序列会出现周期性、非线性或结构突变等多重特征。将全距检验、秩检验与传统单位根检验方法相结合可以发现时间序列中的非线性特征,从而防止对非线性时间序列滥用传统单位根检验得到错误的结论。     

时间序列的单位根检验与伪检验

文章证明了平稳性的三个结论,即平稳序列的子序列仍是平稳的;非平稳序列子序列单整阶数不会超过原序列;一个序列乘以一个大于0的常数,平稳性不会改变。并利用得到的结论分析GDP序列,指出一些文献中的检验属于伪检验。对GDP数据序列（1952～2008）的平稳性检验得出结论：实际GDP取自然对数后是I（1）序列;实际人均GDPI（2）序列;实际人均GDP对数序列是I（1）序列;实际GDP增长率是I（0）序列。     

单位根检验的势和检验式的选择

基于以往研究存在的问题和缺乏系统性,本文将以DF检验为基础,采用一种一般性的研究方法,系统研究DF以及ADF检验的势和检验式的选择问题.     

关于ADF与PP单位根检验方法的探讨

经济理论认为许多经济变量具有非对称的阈值自回归调整行为,而标准的单位根检验ADF和PP法都是基于线性自回归模型而构造的,因此对非对称单位根检验并不适用。本文应用Monte-Carlo模拟方法对ADF和PP检验在TAR与M-TAR模型下的检验势进行系统研究,并对模拟结果的产生原因进行了深入分析。模拟结果表明:当非对称程度较大时,ADF和PP的检验势都具有较大幅度的下降,但是ADF比PP法具有更大程度的下降。     

面板数据的单位根检验与增长收敛

人们在对时间序列进行回归时,往往会进行单位根检验,但是人们很少对面板数据回归时进行单位根检验,无论从理论还是实证方面,这往往会导致伪回归,使得回归结果无效。随着越来越多的面板数据的出现,面板数据的单位根检验正成为经济分析中的标准工具,单位根的理论与应用逐渐为人们     

非线性趋势KPSS检验、模型误设与检验流程构建

利用理论推导和蒙特卡洛模拟方法,研究非线性趋势数据生成模型中KPSS检验统计量、趋势项检验统计量分布规律,并总结出KPSS检验流程。理论研究表明,在原假设和备择假设成立时,相关检验统计量在大样本下都收敛到维纳过程的泛函,且KPSS检验不能有效区分趋势类型,模拟研究也得出类似结论。实证研究显示,通过使用KPSS检验流程,可以精确确定数据生成过程。     

时间序列中DF单位根检验存在的问题及方法改进

在时间序列分析中,DF单位根检验方法被广泛使用。文章通过随机模拟试验研究这种检验方法的DF统计量在不同情况下的统计特征,并以此为基础论证DF单位根检验方法存在的一些问题：假设检验的设计存在缺陷、小样本时间序列检验和强自回归时间序列检验误判率高、与时间序列分析的目的相悖等。综合来看,使用这种方法不一定能达到时间序列分析的目的,应谨慎使用。     

DF检验模型误选对单位根检验的影响

DF检验是单位根检验最常用的方法,实际应用时,必须按照一定的顺序选择三个检验模型,否则检验可能产生一定的偏误.文章通过蒙特卡罗模拟方法论证了如果不确定的缺少或不正确的增加一些确定项将分别导致第一类错误和第二类错误的概率变大,所以得出DF检验必须按照一定的顺序检验的结论.     

非线性单位根KSS检验联合检验量分布研究

文章以数据生成是否含漂移项为基础,分两种情况讨论非线性单位根KSS检验中三类联合检验量分布,结果表明它们在大样本下都收敛到维纳过程的泛函.为在实证分析中使用这三类联合检验量,文章通过蒙特卡罗模拟获得有限样本下常用的临界值,模拟显示:虽然这些临界值随着样本的增加而下降,但呈现稳定态势,且符合理论分析结果.     

中国宏观经济变量的结构突变单位根检验

文章首先比较系统地总结了有关结构突变单位根检验的理论、方法和模型。在考虑经济中结构突变的基础上对中国宏观经济总量的时间序列是具有单位根的非平稳还是趋势平稳进行了研究,为提高检验功效,应针对数据生成过程的特点联合多种检验方法进行检验。     

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。     

联合p值综列单位根检验的扩展及其对中国股市的弱有效性检验

一、引言从现存文献可以看出,综列(panel data,或译为面版数据)单位根检验已成为近期计量经济理论与应用研究的前沿领域之一。我们知道,标准的非平稳检验是针对总量时间序列的单位根检验,而综列单位根检验则是将多个观测对象即横截面单元组合而形成面版数据的综列单位根检验,由此导致了实现这种检验方法论的特有困难:如横截面单元是否相关、同质或异质性、N和T趋于无穷大的次序等,均会影响到检验统计量的构造和渐近分布。从应用的角度看,综列非平稳性不仅是大多数经济或金融数据的基本特征,更重要的是,综列单位根检验的应用范围显著扩大。…     

单位根的秩检验及其应用研究

 本文系统研究了单位根检验的三种非参数秩检验统计量：RDF检验、得分秩( )检验与逆得分秩( )检验,推导了逆得分秩的分布。然后运用Monte Carlo模拟给出了各种秩检验的临界值,将秩检验与传统检验的优劣进行了比较,并将这些方法应用于我国货币需求函数各变量月度序列的实证检验。Monte Carlo模拟和实证应用的结果表明,秩检验与传统单位根检验方法相结合可以发现序列中的非线性特征,这将有助于对时间序列特征的深入分析。     

检验式设定错误对时间序列单位根检验小样本性质的影响

首先对单位根检验的两类常见的数据生成系统进行比较,然后利用蒙特卡洛实验研究了时间序列单位根检验式的设定问题。研究发现在利用DF检验和DF-GLS检验进行时间序列的单位根检验时,检验式设定错误直接影响着检验结果,尤其在推断时间序列是趋势平稳过程还是有时间趋势项的随机游走过程或有二阶时间趋势多项式的随机游走过程时,检验式的错误设定很容易将趋势平稳过程误判为非平稳过程。     

局部线性趋势模型单位根检验量分布与Bootstrap检验

本文引入局部趋势概念,研究数据生成和检验式都含有趋势单位根过程中伪t检验量的分布,结果表明该分布为标准正态分布与第四种DF分布的混合体,并揭示了向这两类分布转化的条件.为摆脱伪t检验量受到特定参数约束而不能用于实证分析的困境,本文提出了Bootstrap检验方法,并从理论上证明该方法可用于水平检验和功效研究,埃奇沃思展开进一步证实该方法能够降低水平扭曲.蒙特卡洛模拟结果显示,Bootstrap检验量具有最高检验正确率,检验功效在一定条件下也能与标准正态分布的检验结果相媲美,说明Bootstrap方法可以用于此类模型的单位根检验.     

门限自回归下的单位根检验可靠性研究

在非对称的门限自回归模型下,由于传统单位根检验式的误设,会导致单位根检验势下降。本文通过一系列的Monte-Carlo模拟表明：非对称性对ADF和PP检验的检验势会产生较大影响,而对其他四种常用的单位根检验势产生的影响较小,也就是说,在非对称的门限自回归下,非对称性对退势单位根检验势产生的影响较小。模拟中也发现：NP单位根检验对TAR模型和持久性都具有稳健性。     

非对称单位根检验和非参数方差比

基于三种退势方法较详细研究了方差比检验在非对称单位根检验中的适用性,并通过MC模拟揭示了其检验势性质。结果表明：在不含趋势项的TAR下,两机制TAR数据落在第一机制的比率是影响方差比检验势的重要因素,且比率越高检验势也越高;三机制TAR中落在中间机制的数据比率会影响检验势,随着比率增加检验势呈下降趋势,但程度不大。在含趋势的TAR下,由于趋势项在数据生成过程中具有支配作用,各种检验势会随着趋势设定的不同而不同。数据在不同机制之间的转换概率越高,则ROLS和RDM退势较OLS退势具有明显优势。     

多种单位根检验方法的比较——以税收时间序列为例

文章利用常规单位根检验法和含结构突变点单位根检验法对改革开放以后的税收数据进行了平稳性检验.在ADF、PP、KPSS、NP检验方法下,我国税收是Ⅰ(1)过程;若假设税收数据只含有一个突变点,则不管突变点已知还是未知,税收都是结构突变的单位根过程;若假设税收数据含有两个突变点,则税收是结构突变的趋势平稳过程.因而文章得出结论:从长期来看,具有改革意义的税收政策会改变税收时间序列原有路径,从不同程度上推动税收总量的增加及税收增长速度的提高;但短期内,数据生成过程不变.     

单位根过程联合检验的Bootstrap研究

 本文以Ferretti和Romo的Bootstrap方法为基础进行拓展完成三种联合检验,并从理论证明了Bootstrap方法的有效性;使用蒙特卡洛模拟技术比较了Bootstrap检验与临界值检验的效果。模拟表明,在误判率上,Bootstrap方法下三个检验量的误判率分别为2.22%、3.70%、0.00%,而临界值的误判率分别高达22.22%、11.11%、15.56%;在精确程度上,Bootstrap方法的精度分别是临界值方法的11.25倍、26倍和6.5倍。模拟表明了本文构造的Bootstrap检验方法可以替代临界值方法,特别在小样本下,Bootstrap方法的优势表现更为明显。