单发线性结构突变对DF单位根检验的影响分析—“Perron现象”的进一步研究

 “Perron现象”是指当真实的数据生成过程为带有结构突变的（趋势）平稳过程时,传统的DF单位根检验易将其误判为单位根过程。本文考虑了水平突变、截距突变、斜率突变以及截距与斜率双突变等四种突变情形下DF统计量的检验功效,推导了前两种突变情形下DF统计量的渐近分布,并对四种突变情形下DF统计量的有限样本性质进行了探讨。本研究是对“Perron现象”的进一步深入分析,也是对DF单位根检验的进一步补充和完善。     

内生结构突变下的突变点确定方法与单位根检验研究 ——基于残差平方和最小值确定突变点的比较分析

 对于内生突变情形下的单位根检验,突变点的确定方法会影响到单位根检验的功效,不同方法在确定突变点位置时的表现也不尽相同。本文首先评述了几种常用的突变点确定方法及相应的单位根检验,然后对基于各类回归式残差平方和最小值确定突变点的方法进行了比较分析,本文所设数据生成过程有别于已有研究,并首次考虑了依据可行广义最小二乘（FGLS）估计来确定突变点。在此基础上,还对比分析了几种不同突变点确定方法下的单位根检验功效和实际检验水平。结论显示,依据FGLS残差平方和最小值得到准确突变点的频率最高,且在AO模型下据此进行Perron检验具有较高的功效且不会发生较大的水平扭曲。     

空间经济计量滞后模型Bootstrap Moran检验功效的模拟分析

 当误差项不服从独立同分布时,利用Moran’s I统计量的渐近检验,无法有效判断空间经济计量滞后模型2SLS估计残差间存在空间关系与否。本文采用两种基于残差的Bootstrap方法,诊断空间经济计量滞后模型残差中的空间相关关系。大量Monte Carlo模拟结果显示,从功效角度看,无论误差项服从独立同分布与否,与渐近检验相比,Bootstrap Moran检验都具有更好的有限样本性质,能够更有效地进行空间相关性检验。尤其是,在样本量较小和空间衔接密度较高情况下,Bootstrap Moran检验的功效显著大于渐近检验。     

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.     

产业国际竞争力决定因素的实证研究——进展、困难、模型及对中国制造业截面数据的估计与检验

一、研究进展产业的国际竞争力是由哪些因素、通过什么作用机制来决定的呢 ?这是研究产业国际竞争力的学者们所关注的核心问题。其重要性在于它为国际竞争力战略的设计提供理论支撑。波特 (ＭｉｃｈａｅｌＥ .Ｐｏｒｔｅｒ)于 1 990年提出的“国家钻石”(ＮａｔｉｏｎａｌＤｉａｍｏｎｄ)理论是迄今为止最有影响的产业国际竞争力理论 ,得到国际学术界的公认。“国家钻石”理论认为 ,一国的特定产业是否具有国际竞争优势 ,取决于“要素条件” ,“需求条件” ,“相关与辅助产业” ,“企业策略、结构与竞争”这四个内生 (主要 )决定因素 ,以及…     

个体协整条件下面板单位根检验统计量性质研究

 本文通过蒙特卡洛模拟试验,研究了个体间的协整关系对面板单位根检验统计量分布、实际检验水平及检验功效的影响。结果显示：个体间协整关系个数和协整向量均对检验统计量分布产生影响;同时,如果忽视个体间存在的协整关系,继续运用个体间无协整关系条件下检验统计量的临界值进行面板单位根检验,各检验统计量实际检验水平将严重失真。     

结构突变趋势平稳过程与随机趋势过程的虚假回归研究

 内容提要：在已有研究的基础上,本文更为深入的研究含有结构突变的趋势平稳变量与随机趋势变量间的虚假回归问题。本文推导出OLS估计下DW统计量、F统计量以及R2的极限分布,并且将回归模型扩展到动态情形下,推导出用于Granger因果检验的F统计量的极限分布;采用Monte Carlo模拟方法分析了数据生成过程的各项参数对各统计量有限样本分布的影响;最后,本文分析了在有限样本下,数据生成过程的各项参数对虚假回归及虚假Granger因果关系发生概率的影响。     

上市公司被处罚后股价表现的实证研究——对我国股市办强式有效性的检验

市场有效性 (ｍａｒｋｅｔｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ)已经受到了广泛的检验。它探讨资本市场在证券价格形成中是否充分而准确反映全部相关信息。如果股票价格反映了全部能从市场交易数据中得到的信息 ,如过去的股价史、交易量、空头的利益等 ,这表明股市达到弱式有效性 (ｗｅａｋｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ)。如果股票价格反映了投资者所能得到的有关公司股价、业绩等历史信息和与公司前景有关的其他公开信息 ,这表明股市达到半强式有效性 (ｓｅｍｉ ｓｔｒｏｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ)。如果股票价格反映了全部与公司有关的信息 ,甚至包括仅为内幕人…     

教育产出结构、资源配置与中国经济增长 ——基于中国区域样本的实证考察

 本文以经典的柯布—道格拉斯生产函数为切入点,同时考虑不同类型的教育体系（普通高等教育和职业技术教育）可能对人力资本有效供给的影响,重点考察教育产出 结构、技术进步水平、产业结构变化、生产性资本和科技经费投入的资源配置情况对经济增长的影响,并进行了实证分析,得出如下结论：普通高等教育和职业技术教育这两类人力资本供给对于经济增长的影响存在显著性差异,由于中国人力资本供给的相对过剩和国家对职业教育的投入力度不够,职业型人力资本供给的增长难以对经济增长起到促进作用。技术进步对中国经济增长的巨大推动作用增强了素质型人才的经济产出的影响力,普通高等教育的拓展对中国技术进步和经济增长能够产生积极影响,但由于影响力较弱,无法抵消劳动人力资本供给变化率的负向作用。因此从经济长期增长的角度出发,职业型人才的培养是必不可少的重要环节,在发展高等教育的同时,国家应该多投入一些资源用于职业教育的建设。     

同期相关面板数据结构突变单位根检验的统计性质 ——中国CPI指数平稳性的经验证据*

 内容提要：本文首先研究了同期相关面板数据外生同期截距突变同质面板单位根检验的统计性质。研究发现对于大面板数据该检验具有良好的实际检验水平,面板数据的大小、同期相关程度、结构突变位置和结构突变幅度等因素对该检验的检验功效具有显著影响,而且ρSUR检验比τSUR检验有更理想的检验效果。其次,利用该检验对中国省级CPI指数的平稳性进行了经验分析,发现中国省级CPI指数是趋势结构突变的平稳过程。     

The effects of additive outliers on the seasonal KPSS test: a Monte Carlo analysis

This article builds on the test proposed by Lyhagen [The seasonal KPSS statistic, Econom. Bull. 3 (2006), pp. 1–9] for seasonal time series and having the null hypothesis of level stationarity against the alternative of unit root behaviour at some or all of the zero and seasonal frequencies. This new test is qualified as seasonal-frequency Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) test and it is not originally supported by a regression framework.

The purpose of this paper is twofold. Firstly, we propose a model-based regression method and provide a clear illustration of Lyhagen's test and we establish its asymptotic theory in the time domain. Secondly, we use the Monte Carlo method to study the finite-sample performance of the seasonal KPSS test in the presence of additive outliers. Our simulation analysis shows that this test is robust to the magnitude and the number of outliers and the statistical results obtained cast an overall good performance of the test finite-sample properties.     

Computing Critical Values of Exact Tests by Incorporating Monte Carlo Simulations Combined with Statistical Tables

Various exact tests for statistical inference are available for powerful and accurate decision rules provided that corresponding critical values are tabulated or evaluated via Monte Carlo methods. This article introduces a novel hybrid method for computing p‐values of exact tests by combining Monte Carlo simulations and statistical tables generated a priori. To use the data from Monte Carlo generations and tabulated critical values jointly, we employ kernel density estimation within Bayesian‐type procedures. The p‐values are linked to the posterior means of quantiles. In this framework, we present relevant information from the Monte Carlo experiments via likelihood‐type functions, whereas tabulated critical values are used to reflect prior distributions. The local maximum likelihood technique is employed to compute functional forms of prior distributions from statistical tables. Empirical likelihood functions are proposed to replace parametric likelihood functions within the structure of the posterior mean calculations to provide a Bayesian‐type procedure with a distribution‐free set of assumptions. We derive the asymptotic properties of the proposed nonparametric posterior means of quantiles process. Using the theoretical propositions, we calculate the minimum number of needed Monte Carlo resamples for desired level of accuracy on the basis of distances between actual data characteristics (e.g. sample sizes) and characteristics of data used to present corresponding critical values in a table. The proposed approach makes practical applications of exact tests simple and rapid. Implementations of the proposed technique are easily carried out via the recently developed STATA and R statistical packages.     

A Monte Carlo Method for Estimating Prediction Limit for the Arithmetic Mean of Lognormal Sample

A Monte Carlo (MC) method is suggested for calculating an upper prediction limit for the mean of a future sample of small size N from a lognormal distribution. This is done by obtaining a Monte Carlo estimator of the limit utilizing the future sample generated from the Gibbs sampler. For the Gibbs sampler, a full conditional posterior predictive distribution of each observation in the future sample is derived. The MC method is straightforward to specify distributionally and to implement computationally, with output readily adapted for required inference summaries. In an example, practical application of the method is described.     

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。     

基于蒙特卡罗模拟的误差序列自相关检验研究

进行计量经济分析时一般都要检验模型是否存在自相关性,但目前常用的几种自相关检验方法都不同程度地存在一些问题,对此进行进一步的研究有重要意义。对于一阶自相关性检验,DW检验是最常用的方法,但其存在两个不确定区域。针对给定的解释变量,运用模拟方法,可以得到DW检验的临界值,从而克服了其存在不确定区域的缺陷。回归检验法则无可用的临界值,也可以用模拟方法计算其临界值,而且除检验功效很接近1的情形外,回归检验法的功效显著大于DW检验,可以替代DW检验。当样本量不是很大时,LM检验统计量的临界值与卡方分布的临界值差距较大,不能使用标准卡方临界值。在LM检验中,通常通过对最高阶滞后项系数进行t检验以确定自相关的阶数,但LM检验中最高阶滞后项系数的t统计量与标准t分布有较大差距,也不能用t分布临界值。     

基于Monte Carlo模拟的STAR模型样本矩性质研究

采用Monte Carlo模拟方法对STAR模型样本矩的统计特性进行研究。分析结果表明:STAR模型的样本均值、样本方差、样本偏度及样本峰度都渐近服从正态分布;即使STAR模型的数据生成过程中不含有常数项,其总体均值可能也不是0,这与线性ARMA模型有显著区别;即使STAR模型数据生成过程中的误差项服从正态分布,数据仍有可能是有偏分布。     

Optimality of Equal vs. Unequal Cluster Sizes in Multilevel Intervention Studies: A Monte Carlo Study for Small Sample Sizes

Optimality of equal versus unequal cluster sizes in the context of multilevel intervention studies is examined. A Monte Carlo study is done to examine to what degree asymptotic results on the optimality hold for realistic sample sizes and for different estimation methods. The relative D-criterion, comparing equal versus unequal cluster sizes, almost always exceeded 85%, implying that loss of information due to unequal cluster sizes can be compensated for by increasing the number of clusters by 18%. The simulation results are in line with asymptotic results, showing that, for realistic sample sizes and various estimation methods, the asymptotic results can be used in planning multilevel intervention studies.     

分位数单位根检验的有限样本绩效及其应用

利用蒙特卡洛模拟方法,在不同的数据产生过程下比较了分位数单位根检验与传统的ADF和PP单位根检验的绩效。研究发现:当误差项服从正态分布时,传统单位根检验与分位数单位根检验的检验功效相差不大,前者甚至略优于后者;但当误差项服从t分布时,分位数单位根要优于传统的单位根检验。在此基础上,采用中国商品价格指数(增长率)数据,给出分位数单位根检验的实例应用,实证结果显示中国商品价格指数具有非对称的惯性特征。