基于MF-VAR的混频数据非线性格兰杰因果关系检验

发布时间：2018-02-17 04:02

  本文关键词： 混频数据 非线性格兰杰非因果性检验 向量自回归模型 典型相关分析　出处：《数量经济技术经济研究》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：研究目标:提出一种针对混频数据非线性格兰杰因果关系检验的方法。研究方法:在混频向量自回归模型(MFVAR)的基础上提出构造Wald统计量,通过模拟实验和实证研究考察统计量的性质。研究发现:模拟实验结果表明该检验相对于其他混频检验和低频检验具有更优的性质,并且对检验式误设具有稳健性。进一步针对中国经济增长与消费者信心因果关系的实证研究证明,混频检验与低频检验得出的结论有很大差异,混频检验得出的结论更符合经济理论。研究创新:利用自助法修正统计量在有限样本下产生的水平扭曲,利用典型相关分析实现了数据降维。研究价值:在检验不同频率变量之间的非线性格兰杰因果关系时避免了信息损失和虚增。
[Abstract]:Research objective: to propose a method to test the nonlinear Granger causality of mixing data. Research methods: on the basis of mixing vector autoregressive model (MFVARA), we propose the construction of Wald statistics. The properties of statistics are investigated through simulation experiments and empirical studies. The results of simulation experiments show that this test has better properties than other mixing tests and low frequency tests. Furthermore, the empirical study on the causality between economic growth and consumer confidence in China proves that the conclusions of mixed frequency test and low frequency test are very different. The results of mixing test are more in line with economic theory. Research innovation: using self-help method to correct the horizontal distortion of statistics in a limited sample. Data dimension reduction is realized by canonical correlation analysis. Research value: information loss and false increase are avoided in testing nonlinear Granger causality between different frequency variables.
【作者单位】： 天津财经大学统计系;天津财经大学金融系;
【分类号】：F124.1;F126.1;F224.0

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本文编号：1517166