基于傅里叶变换的含确定性趋势结构突变的协整回归模型和不等方差检验

发布时间：2017-08-17 04:15

  本文关键词：基于傅里叶变换的含确定性趋势结构突变的协整回归模型和不等方差检验

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【摘要】：一般来说,数据结构突变点的位置是未知的或突变点的存在性无法准确预知。而Enders和Lee证明了低频的傅里叶变换能较精确地处理单位根检验中的数据结构突变(异质结构突变)问题。本文在协整模型框架下,使用傅里叶变换处理协整模型确定性趋势项下的结构突变,考察了协整模型参数的收敛速度,并重新推导了不等方差检验。本文通过蒙特卡洛模拟表明:在缺乏结构突变的先验知识的情况下,使用低频的傅里叶变换能较好地处理协整回归中的确定性趋势的结构突变的问题,显著提高协整向量的估计效率。最后本文使用改进后的方法,重新研究了中国股市和国际股市联动关系的密切程度,实证结果证明,中国投资者投资于澳大利亚市场分散风险的收益显著弱于投资其他国际市场。
【作者单位】： 兰州大学管理学院;西北民族大学经济学院;
【关键词】： 傅里叶变换 协整回归 不等方差检验 股市联动
【分类号】：O212.1;F832.51
【正文快照】： 一、引言在经济数据的时间序列分析中,常常需要允许确定性趋势项包含结构突变(Johansen等,2000[1])。通过傅里叶变换,三角函数序列能以任意的精度逼近有间断点的函数。Enders和Lee(2009,2011)[2][3]使用傅里叶变换去捕捉和处理单位根检验中数据结构突变和突变点时间未知的问题

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本文编号：687067