STAR模型中的递归退势单位根检验研究

发布时间：2017-08-03 08:00

  本文关键词：STAR模型中的递归退势单位根检验研究

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【摘要】：在STAR模型框架下,考虑时间序列具有线性确定性趋势成分,本文建立了一个递归退势单位根检验统计量,推导了其渐近分布;并在考虑初始条件情形下,对递归退势、OLS和GLS退势单位根检验统计量的有限样本性质进行了比较研究。若忽略初始条件的影响,GLS退势和递归退势单位根检验统计量的检验势都显著高于OLS退势。随着初始条件的增大,GLS退势单位根检验统计量的检验势下降得比较厉害,递归退势单位根检验统计量的检验势较为稳定,且在样本量较大时更具优势。
【作者单位】： 暨南大学统计学博士后科研流动站;江西财经大学统计学院;江西财经大学应用统计研究中心;
【关键词】： STAR模型 递归退势 单位根检验 有限样本性质
【基金】：中国博士后科学基金项目“非线性STAR模型框架下的单位根检验方法研究”(2014M562245) 国家社会科学基金重点项目“技术进步偏向及其效应的统计测算与计量经济分析”(13ATJ001)的阶段性成果
【分类号】：F224
【正文快照】： 一、引言在数据生成过程(DGP)为非线性平稳过程情形下,DF等传统单位根检验统计量的检验势(power)比较低,导致检验结果过多地接受了存在单位根的原假设,由此得出的检验结论可能并不可靠。近十多年来,许多学者关注到了这一问题,并对非线性模型框架下的单位根检验问题进行了探讨

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本文编号：613262