STAR模型下退势单位根检验统计量的比较

发布时间：2018-09-18 18:19

【摘要】：文章将Chang(2002)~([1])和Taylor(2002)~([2])提出的递归退势方法拓展到STAR模型下的退势单位根检验中,并采用Monte Carlo数值模拟的方式比较了递归退势、OLS退势和GLS退势下KSS单位根检验统计量的有限样本表现。递归退势KSS单位根检验统计量都有较好的检验势,且不受初始条件的影响。不考虑初始条件,GLS退势KSS单位根检验统计量的检验势要高于OLS退势,而随着初始条件的增大,GLS退势KSS单位根检验统计量的检验势却下降得非常厉害。
[Abstract]:In this paper, the recursive regression method proposed by Chang (2002) ~ (1) and Taylor (2002) ~ (2) is extended to the regression unit root test under the STAR model, and the finite sample performances of the recursive regression potential (OLS) regression potential and the KSS unit root test statistics under the GLS regression potential are compared by Monte Carlo numerical simulation. The recursive regression potential KSS unit root test statistics have good test potential and are not affected by the initial conditions. The test potential of KSS unit root test statistic without considering initial condition is higher than that of OLS regression potential, but the test potential of KSS unit root test statistic decreases greatly with the increase of initial condition.
【作者单位】： 华南师范大学经济与管理学院;
【基金】：中国博士后科学基金资助项目(2014M562245)
【分类号】：F224

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本文编号：2248731