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。…     

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.     

平行数据模型单位根的非参数检验方法——截面内误差项存在L阶自相关关系

时间序列单位根检验问题是现代经济计量学研究的一个焦点问题。由于平行数据模型研究的是跨横截面的时间序列问题,因此单位根检验问题对它来说也非常重要。这个问题目前在平行数据模型的研究领域备受关注。本文通过研究时间序列单位根的非参数Z检验方法与平行数据模型单位根的IPS检验方法,针对横截面内误差项存在L阶自相关关系的平行数据模型,提出了非参数单位根检验方法;并利用Monte-Carlo方法模拟比较了本文提出方法与LL单位根检验方法的效果。一、时间序列单位根的非参数Z检验方法Phillips(1988)考虑了时间序列可能出现的自相关关系…     

我国GDP序列的单整性再检验

传统的单位根检验程序通常存在较严重的检验水平扭曲,会给研究人员带来误导.为此文章采用一种可靠性较高的单位根检验程序再次对我国GDP(1952～2004)序列的单整性进行检验.结果表明,改革开放的国策引起了我国以当年价格表示的GDP序列单整性的变化:1952～1977表现为一阶单整:1978～2004表现为二阶单整.     

含均值结构变点时间序列的贝叶斯单位根检验

针对ADF和PP检验对含有均值结构变点时间序列的“伪检验”问题,文章基于贝叶斯理论,先运用贝叶斯因子模型选择的方法检测时序结构变点位置,再在结构变点已知的情况下运用置信区间和贝叶斯因子两种方法检验序列是否存在单位根,并用Monte Carlo模拟方法进行仿真,验证该方法的有效性。研究发现：是否考虑均值结构变点对时间序列的单位根检验有着重要的影响,不考虑结构突变而进行常规的单位根检验会产生误判;贝叶斯方法能够有效检测含有均值结构变点时间序列的变点位置,并能提高单位根检验功效。     

基于CAPM模型的上海股票市场适应性检验

文章选取了沪市A股的643只股票从2003-2013年的月收益率数据作为研究对象,将其分为50组,借用Eviews软件采用BJS和Fama-Macbeth方法对收益率进行了时间序列检验和横截面检验,得出CAPM模型无法完全解释股票收益率这一结论,即CAPM理论并不完全适用于上海股票市场.     

整数值时间序列模型单位根检验问题研究

非整数值时间序列单位根检验研究已趋成熟,而整数值时间序列单位根检验则刚起步.本文主要采用蒙特卡洛模拟方法对INAR(1)模型单位根检验中的DF统计量和∑Tt=1=1I{△Xt＜0}统计量进行了研究.研究发现:DF统计量渐近服从标准正态分布,有限样本情形下,该统计量的实际分布会受到样本容量与扰动项均值的影响;DF统计量不存在水平扭曲现象,能很好控制犯第一类错误的概率,由于数据生成特点,∑Tt=1I{△Xt＜0}统计量犯第一类错误的概率始终为0;DF统计量和∑Tt=1I{△Xt＜0}统计量的检验功效受到样本容量、自回归系数和扰动项均值的影响,多数情形下,∑Tt=1=1I{ △Xt＜0}统计量的检验功效高于DF统计量.     

Box-Pierce Q检验的改进方法

Box-Pierce Q检验采用近似卡方分布分析时间序列的平稳性特征,其检验统计量的参数选取将影响到检验结果.文章多个Q值提取平稳性特征,在此基础上建立新的平稳性判定准则,该准则是自相关函数序列收敛的充分条件;采用欧氏函数作为平稳性特征的相似性度量,借助k-means聚类建立平稳性分类方法;该方法在平稳性分析过程中充分考虑了样本之间的关联性,避免了传统Box-PierceQ检验对统计分布和临界表的过度依赖.实验结果表明,新方法能有效地处理海量时间序列数据,且准确率高于Q检验和ADF检验.     

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。     

计量经济学中动态模型检验的方法比较

在用"一般到特殊"方法建立模型时,首先应对初始模型的随机误差项进行异方差和自相关的检验.对模型的其他检验都应建立在随机误差项是一个白噪声序列的基础之上.在检验约束条件是否成立的过程中逐步剔除不显著的变量,化简模型,同时还要保持模型随机误差项的非自相关性同方差性不被破坏.在这个过程中要用到许多统计量,本文详细介绍了三种最常用的检验方法,并进行了相应的比较.     

回归分析中t检验与F检验关系的进一步探讨

文章较深入地研究了多元回归分析中t检验与F检验之间的关系,得到了如下结论:在一般情形下,t检验与F检验的结果没有必然联系;但当解释变量之阃两两不相关时,若所有解释变量的系数均通过t检验,那么回归方程也能通过F检验.     

STAR模型中退势单位根检验的小样本性质研究

 Kapetanios et al. (2003)和刘雪燕(2008)提出了ESTAR和LSTAR模型单位根检验的方法。本文将时间序列退势的OLS和GLS方法与他们提出的单位根检验方法结合,通过蒙特卡洛试验发现,在STAR模型中,对时间序列退势能不同程度的改善单位根检验的功效。若时间序列只存在非零均值,ESTAR模型中OLS退势存在优势;LSTAR模型,样本容量较小时（T<=50）,OLS退势的优势较明显,样本容量较大（T>100）时,GLS退势具有了微弱的优势。若序列存在非零的均值和趋势,且样本容量较小时,LSTAR模型中GLS退势的优势较明显,ESTAR模型中OLS退势的优势较明显;样本容量较大时,LSTAR模型中二者功效都很高,ESTAR模型中GLS退势的优势较明显。     

浅析t检验法不能代替方差分析法的原因

多个正态总体均值是否相等是假设检验中的一个常见问题。本文笔者从检验统计量,检验法则和两类错误的角度,结合实证分析,认为多个正态总体的均值检验不能用t检验法,并分析了具体原因。     

面板数据模型的截面相关检验研究

 相关系数的绝对值形式可以很好的避免Pesaran（2004）的CD统计量中异向相关性相互抵消的情况,相应得到一个新的检验面板数据模型扰动项截面相关的统计量。蒙特卡洛模拟显示,无论是在因子模型下还是在空间移动平均模型下,新提出的统计量水平扭曲(size distortion)检验和功效(power)检验表现较好。通过模拟还发现当存在序列相关的扰动项时,先将扰动项进行去序列相关处理可以有效地避免序列相关导致的水平扭曲,并且不会降低统计量的功效。     

基于奇异值分解去势的非线性趋势序列单位根检验研究

 如何克服ADF与PP单位根检验法对非线性趋势平稳序列的伪检验,提高单位根检验的功效,是非平稳时间序列分析的重要问题。本文基于奇异值分解的思路,构造出检验非平稳时间序列单位根的SVD-RMA检验法,此方法将时间序列的趋势项与干扰项分离,然后用递归均值调整法对干扰项进行检验。仿真实验表明,SVD-RMA法对线性与非线性趋势、甚至结构突变过程的检验功效都非常好;对非线性趋势平稳的检验而言,SVD-RMA检验得到正确结论的可能性要远远好于ADF与PP检验。     

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。     

DF单位根检验的势及检验式的选择

Dejong et al(1992a)研究了有限样本DF单位根检验的势函数.其研究与DF单位根检验的初衷不符.本文探讨了生成平稳备择假设样本序列的一般方法,进而较系统地研究了DF检验的势,并在此基础上讨论了检验式的选择问题.     

改进的BP算法在数据相关性检验中的应用

本文提出了用改进的BP算法来检验数据的相关性,数据的线性相关和非线性相关;用MATLAB编程实现了该算法;用例子对其适用性进行了检验,说明利用该方法检验数据相关性时要求至少有一组数据是单调的.     

残差块形自助法在非对称单位根检验中的适用性

非对称单位根检验已成为时间序列分析中重要研究领域之一。而当随机干扰项之间具有一般性的自相关时,非对称单位根检验式中,由于不同的滞后阶会对统计量检验势产生至关重要的影响,因此采用残差块形自助法（RBB）对非对称单位根EG检验进行有效的改进研究,并对RBB法的适用性进行了模拟。结果表明：RBB法不仅在一定程度上降低了检验水平扭曲,而且大大提高了EG法的检验势。     

中国股市的弱式有效性检验

证券市场(股票市场)的效率一直是证券市场的监管机构和参与者各方关注的问题。对我国证券市场的有效性研究以及关于我国股票市场是否属于强式有效市场、半强式有效市场或弱式有效市场的争论仍在继续。文章侧重于价格的时间序列相关性研究,主要进行了游程检验、序列相关性检验和灵敏性检验。经过实证检验,认为我国股市已经具备弱式有效性。