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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。 相似文献
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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。 相似文献
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众所周知,Engle (1982) 的ARCH检验对于条件均值模型误设并不稳健,特别地,当条件均值是非线性过程而我们仅对之建立线性模型时,它过度地拒绝真实的原假设,导致出现严重的水平扭曲 (size distortion)。因此,本文在文献当中首次利用Yeo-Johnson变换方法来转换均值模型的因变量以排除ARCH 过程中均值部分的非线性,进而提出一个新的稳健ARCH检验以及一个新的GARCH模型——Yeo-Johnson (YJ) GARCH模型。蒙特卡罗模拟结果表明,稳健的ARCH检验在水平 (size) 和势 (power) 方面的表现要显著优于Engle (1982) 的ARCH检验。对上证综指收益率的实证研究结果表明,YJ-GARCH模型的拟合效果要显著优于线性GARCH模型。 相似文献
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文章基于ECM提出一个新的阈值协整检验方法,目的在于把部分协整从阈值协整中区分开来,并对检验法的检验水平和检验势进行仿真研究。仿真研究发现:首先该统计量采用固定回归元自助法具有较高的检验势,但具有较严重的检验水平扭曲,因此会增大"弃真"的概率。其次采取仿真临界值的检验法会随着数据序列"持久性"的增强检验势呈下降趋势,但EG两步法下降得更快。 相似文献
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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。 相似文献
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在解释变量内生条件下,Choi,Saikkonen(2004)使用动态最小二乘法估计协整平滑转移回归模型,并基于动态最小二乘的估计结果构造 统计量检验协整向量的非线性。本文系统解析了 的构造并指出其不足,针对这一不足,本文将动态最小二乘法扩展为完全修正的最小二乘法,并进而基于完全修正的最小二乘法估计结果构造 统计量检验协整向量的非线性。本文的仿真试验表明,在有限样本下, 与 的检验势没有显著差异,但 的水平扭曲小于 。 相似文献
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