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。     

具有阶段性趋势序列的单位根检验

大量的经济时间序列具有阶段性发展特征,此时DF(ADF)检验将倾向于接受存在单位根的原假设,甚至将具有断点的趋势平稳过程误判为单位根过程,检验失效。因此,有必要对具有断点趋势的单位根检验做介绍。本文给出了截距项存在断点时t统计量的渐进分布,并介绍了Vo-gelsang和Perron提出的基于DF检验形式之上的AO单位根检验方法。     

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.     

ADF模式中漂移项和趋势项检验量分布与Bootstrap检验研究

在推导ADF检验模式下趋势项和漂移项伪t检验量极限分布基础上,提出修正的系数检验量。研究表明,它们与DF检验模式下检验量具有相同的极限分布;构造漂移项和趋势项检验的Bootstrap实现方法并证明了有效性。将蒙特卡洛模拟技术与临界值检验方法进行对比,结果表明Bootstrap方法能够明显降低检验的水平扭曲,在检验功效方面也有一定优势。模拟也显示临界值检验的局限性和Bootstrap方法的稳健性。     

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.     

结合WLS具有EGARCH误差项时序的ADF检验

文章在有限样本条件下,通过加权最小二乘法和普通最小二乘法随机模拟了误差项为EGAKCH-norm和EGARCH-t时序的ADF检验,发现用加权最小二乘法(WLS)比普通最小二乘法(OLS)得到检验统计量的临界值更加稳健,用t(ρ)统计量要比用t(ρ)统计量更有效.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

退势单位根检验的小样本性质

在经验研究中,尽管Dickey-Fuller提出的 统计量是应用最广泛的单位根检验,但是,它的检验功效偏低是众所周知的。为了改善Dickey-Fuller检验的功效,本文将时间序列的四种退势方法和 检验、 检验、MAX检验和 检验相结合,通过蒙特卡洛模拟试验研究了16种退势单位根检验的小样本性质。研究发现,退势单位根检验均不同程度地改善了 型检验的功效,特别是退势单位根检验 -KGLS、MAX-KGLS、 -RLS和MAX-RLS具有更理想的小样本性质。     

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。     

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.     

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     

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。     

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.     

误差项条件分布的肥尾性对单位根检验可靠性的影响

文章研究了误差项条件分布的肥尾性对单位根检验可靠性的影响。发现误差项为GARCH(1,1)-t(v)过程与GARCH(1,1)-Normal过程的DF检验的实际检验水平和理论势具有非常类似的变化规律,但它们在量上存在着较大的差异,而且条件t(v)分布的自由度v对DF检验的可靠性也有着显著的影响。因此,在实证分析中,除需要检验样本序列的条件方差时变性外,有必要进一步识别条件分布的类型,以统计量的实际分位数为临界值进行DFk检验,提高单位根检验的可靠性。     

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。