單位根
- 單位根左側(cè)調(diào)整Wald聯(lián)合檢驗(yàn)量研究
引言眾所周知，單位根檢驗(yàn)是檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論、防止偽回歸、深入研究其他相關(guān)理論不可缺少的環(huán)節(jié)。因此，檢驗(yàn)宏觀經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列是否為單位根過程，一直成為理論和實(shí)證研究的熱點(diǎn)。自單位根DF檢驗(yàn)提出以來，單位根檢驗(yàn)量理論不斷深入發(fā)展。在檢驗(yàn)量改進(jìn)研究方面，學(xué)者們先后提出ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、KPSS檢驗(yàn)、ERS檢驗(yàn)和NP檢驗(yàn)，這些檢驗(yàn)方法被計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件所采納，成為目前單位根主流檢驗(yàn)方法[1-6]。在檢驗(yàn)方法改進(jìn)方面，不少學(xué)者將Bootstrap方法引入到單位根檢驗(yàn)中，取
巢湖學(xué)院學(xué)報(bào) 2022年3期2022-09-14
- 帶趨勢(shì)項(xiàng)ESTAR模型單位根檢驗(yàn)的漸進(jìn)分布
的時(shí)間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)(檢驗(yàn)平穩(wěn)性)具有廣泛的實(shí)際意義,進(jìn)而帶趨勢(shì)項(xiàng)STAR模型的單位根檢驗(yàn)受到了國內(nèi)外研究者的廣泛關(guān)注[6-7]。對(duì)帶確定性趨勢(shì)(或者截距)的線性AR(autoregression,自回歸)模型的2種表達(dá)形式而言,通過對(duì)模型化簡可知二者具有相同的波動(dòng)部分,因此對(duì)這2種帶確定性趨勢(shì)的AR模型進(jìn)行單位根檢驗(yàn)會(huì)得到一致的結(jié)論,然而對(duì)帶確定性趨勢(shì)項(xiàng)的STAR過程而言,2種形式卻包含了不同的波動(dòng)部分[6]。如果對(duì)這2種形式帶趨勢(shì)項(xiàng)的STAR模型的
浙江科技學(xué)院學(xué)報(bào) 2021年6期2021-12-28
- 關(guān)于McKay箭圖的一點(diǎn)注記
1,即a為n次單位根。設(shè)(ρ1,), (ρ2,) 為的兩個(gè)不可約復(fù)表示,ρ1,ρ2分別對(duì)應(yīng)于n次單位根a和b。 設(shè)ψ為(ρ1,)到(ρ2,)的一個(gè)表示同態(tài),ψ(1)=c。 則有ρ2ψ(1)=ψρ1(1), 即bc=ca。 所以若ψ≠0, 必有a=b, 即(ρ1,)=(ρ2,)。 所以引理1得證。設(shè)G是一個(gè)n階有限循環(huán)子群。 易知,在單同態(tài)意義下,G總可以看做一般線性群GL(m,) 的子群,m∈+。 而在相似等價(jià)意義下,G在GL(m,)中的矩陣表現(xiàn)形式有哪些
- 單位根模型的復(fù)合分位數(shù)自回歸推斷
時(shí)間序列數(shù)據(jù)用單位根模型或者近單位根模型來建模比較合適.在過去的幾十年,單位根模型和近單位根模型一直受到許多學(xué)者的關(guān)注,見Dickey和Fuller[1],Phillips[2]以及Phillips和Magdalinos[3]等文獻(xiàn).在單位根模型中,自回歸系數(shù)等于1,而近單位根模型中的自回歸系數(shù)通常假設(shè)接近1,并隨樣本容量大小而變化.近單位根模型形式多樣.例如,Phillips[2]假設(shè)自回歸系數(shù)ρ=ρn=1-c/n,其中c是一個(gè)常數(shù),n是樣本容量,這個(gè)模
- 基于SURADF 檢驗(yàn)的中國通貨膨脹持續(xù)性實(shí)證研究
2］運(yùn)用改進(jìn)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了總體CPI 存在很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)性特征，建議政策部門不能僅憑總體CPI 數(shù)據(jù)而忽視了各商品子類CPI 波動(dòng)導(dǎo)致制定單一的貨幣政策。以上文獻(xiàn)均未對(duì)通貨膨脹持續(xù)性結(jié)構(gòu)特征問題進(jìn)行研究，事實(shí)上，直到2005 年之后，國內(nèi)外不少文獻(xiàn)才證實(shí)通貨膨脹持續(xù)性確實(shí)存在結(jié)構(gòu)性差異。Altissimo 等［13］、Vaona 和Ascari［14］證實(shí)了在歐洲的不同國家及同一國家的不同地區(qū)通貨膨脹持續(xù)性存在顯著差異；張成思［15］、孔丹鳳和張成祥［
技術(shù)經(jīng)濟(jì) 2020年11期2020-12-21
- 單位根原假設(shè)下的持久性變點(diǎn)檢驗(yàn)
經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)大多為單位根過程。當(dāng)過程為單位根過程時(shí),以上結(jié)果會(huì)出現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)水平扭曲的問題,因此Banerjee等[10]和Leybourne等[11]均采用DF型比率統(tǒng)計(jì)量對(duì)原假設(shè)為單位根過程的持久性變點(diǎn)問題進(jìn)行了分析。Leybourne等[12]進(jìn)一步分析了上述DF型比率統(tǒng)計(jì)量在含有持久性變點(diǎn)的備擇假設(shè)下的漸近性質(zhì)。但文獻(xiàn)[12]的模擬表明,該DF型檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量不能較好地控制經(jīng)驗(yàn)水平,為此本文采用回歸殘差比率的方法來檢驗(yàn)在原假設(shè)為單位根過程的持久性變點(diǎn)問題。數(shù)值模
- 國際能源價(jià)格的持續(xù)性結(jié)構(gòu)突變研究
格為一個(gè)持續(xù)的單位根過程。石油價(jià)格在兩次世界石油危機(jī)后處于非平穩(wěn)狀態(tài)，1986年初進(jìn)入長期平穩(wěn)區(qū)間，并在亞洲金融危機(jī)后再一次回到非平穩(wěn)軌道;天然氣價(jià)格最初具有較強(qiáng)的平穩(wěn)性，在2000年初進(jìn)入非平穩(wěn)區(qū)間，并于2008年末回歸平穩(wěn)過程。此實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)能源價(jià)格平穩(wěn)性的區(qū)間劃分具有重要的理論與實(shí)證意義，且具有豐富的能源政策意義。關(guān)鍵詞：能源價(jià)格;持續(xù)性結(jié)構(gòu)突變;單位根;結(jié)構(gòu)變化;石油危機(jī)一、引言作為生產(chǎn)投入品，不可再生能源對(duì)于各國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義，關(guān)于能源
- 多項(xiàng)式xn-1在有限域Fp上的因式分解
的一個(gè)n次本原單位根.(1)對(duì)任意整數(shù)s(0≤s式中,Cs是包含s的模n的p-分圓陪集.(2)進(jìn)一步地，是多項(xiàng)式xn-1在域Fp上的不可約分解,其中S是模n的p-分圓陪集的完全代表集.定義1和定義2給出了Dickson多項(xiàng)式和互反多項(xiàng)式的概念.定義1(Dickson多項(xiàng)式)[11]令R是一個(gè)有單位元的交換環(huán).對(duì)于γ∈R,環(huán)R上的第n次Dickson多項(xiàng)式為更進(jìn)一步地,Dickson多項(xiàng)式具有如下遞推形式:式中,D0(x,γ)=2,D1(x,γ)=x.命題2
- 時(shí)間序列季節(jié)調(diào)整技術(shù)比較研究
果：原假設(shè)為有單位根，概率較大，T=-1.829 072檢驗(yàn)量在1%、5%、10%的基礎(chǔ)上均大于臨界值，接受原假設(shè)存在單位根，原序列不平穩(wěn).如表4所示DF檢驗(yàn)結(jié)果：原假設(shè)為有單位根 ，T=-2.076 854檢驗(yàn)量在1%、5%、10%的基礎(chǔ)上均大于臨界值，接受原假設(shè)存在單位根，原序列不平穩(wěn).如表5所示LM檢驗(yàn)結(jié)果是：原假設(shè)為序列是平穩(wěn)的，T=0.110 877檢驗(yàn)量在1%、5%、10%的基礎(chǔ)上均小于臨界值，拒絕原假設(shè)存在單位根，原序列不平穩(wěn)[3].表3 蘇
- 冪幺和冪等矩陣的一個(gè)性質(zhì)的推廣1
-1是m個(gè)m次單位根.2011年，文獻(xiàn)［5］中給出了冪等矩陣的一般充要條件其中，ε1,…,εm-1是m-1個(gè)m-1次單位根.這2個(gè)一般條件是否能像文獻(xiàn)［2］一樣進(jìn)行推廣呢?文章對(duì)該問題進(jìn)行了探討，并利用相似對(duì)角化和線性方程組的解等一些性質(zhì)，將這2個(gè)一般條件進(jìn)行了推廣，并給出了證明.1 預(yù)備知識(shí)1.1 冪幺矩陣的性質(zhì)性質(zhì)1［1］若A為n階矩陣，且滿足性質(zhì)2［2］若A為n階矩陣，滿足A2= E，則A可以相似對(duì)角化.性質(zhì)3［2］若A為n階矩陣，且滿足A2= E，
惠州學(xué)院學(xué)報(bào) 2019年6期2020-01-08
- 多重共線性問題的偏最小二乘估計(jì)
乘法;R軟件;單位根;協(xié)整中圖分類號(hào)： O212.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 2095-2457（2019）27-0152-002DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.27.067【Abstract】Multicollinearity is a common problem in multivariate linear regression analysis. There is no absolutely effe
科技視界 2019年27期2019-11-05
- 大學(xué)視角下的中學(xué)數(shù)學(xué)(復(fù)數(shù))
n個(gè)不同的n次單位根 1,ω,ω2,…,ωn-1,就是xn=1的全部根.它們?cè)趶?fù)平面上對(duì)應(yīng)的點(diǎn)恰好將單位圓n等分,是單位圓內(nèi)接正n邊形的n個(gè)頂點(diǎn).由此得到xn-1在復(fù)數(shù)范圍內(nèi)的完全分解式xn-1=(x-1)(x-ω)(x-ω2) … (x-ωn-1).我們希望將以上一次因式適當(dāng)分組,使每組一次因式的乘積pi(x)是有理系數(shù)不可約因式,得到有理數(shù)范圍內(nèi)的分解xn-1=p1(x) …pm(x).我們用a|b表示整數(shù)a整除b,f(x)|g(x)表示多項(xiàng)式f(x)
數(shù)學(xué)通報(bào) 2019年6期2019-08-22
- 對(duì)黃金價(jià)格的預(yù)測
A 黃金價(jià)格 單位根一、數(shù)據(jù)處理以及分析黃金價(jià)格有著較為明顯的時(shí)間趨勢(shì)，黃金價(jià)格首先逐漸增加，會(huì)后有所回落。黃金價(jià)格整體是增加的。此外，我們應(yīng)當(dāng)對(duì)黃金價(jià)格的季節(jié)性進(jìn)行弱化處理，黃金價(jià)格在理論上存在著季節(jié)性，盡管在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上并非非常明顯，但為排除季節(jié)因素可能造成的不利影響，需要對(duì)黃金價(jià)格取自然對(duì)數(shù)，通過這種處理來達(dá)到將價(jià)格數(shù)據(jù)p轉(zhuǎn)變?yōu)楦悠椒€(wěn)的1p（1p為p取自然對(duì)數(shù)）取對(duì)數(shù)后，由于1p仍然具有比較明顯的時(shí)間趨勢(shì)，因此我們對(duì)1p進(jìn)行一階差分。進(jìn)行一階差分后，
商情 2019年14期2019-06-15
- 基于協(xié)整理論的合肥市物流園區(qū)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展互動(dòng)關(guān)系研究
]1.2.1 單位根檢驗(yàn)單位根檢驗(yàn)是指檢驗(yàn)序列中是否存在單位根，是否為平穩(wěn)時(shí)間序列?？梢宰C明，序列中存在單位根是不平穩(wěn)的，則回歸分析中存在偽回歸。對(duì)兩個(gè)序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，將檢驗(yàn)設(shè)置為含截距與趨勢(shì)項(xiàng)的單位根檢驗(yàn)[4]。1.2.1.1 貨運(yùn)量單位根檢驗(yàn)表1 2004～2016相關(guān)指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)對(duì)物流園區(qū)的發(fā)展指標(biāo)貨運(yùn)量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果見表2。由表2可以看出，ADF統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率值并不顯著，因此不能拒絕貨運(yùn)量具有一階單位根的原假設(shè)，接下來對(duì)貨運(yùn)量進(jìn)行一階差
物流科技 2019年3期2019-04-10
- 創(chuàng)新中國背景下專利資助政策與專利申請(qǐng)數(shù)的實(shí)證研究
詞]專利資助；單位根；固定效應(yīng)模型[DOI]1013939/jcnkizgsc2018320101引言專利制度是知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度的重要組成部分。截止到2017年我國發(fā)明專利申請(qǐng)量達(dá)1382萬件，每萬人口發(fā)明專利擁有量達(dá)到98件，遠(yuǎn)超過歐美等發(fā)達(dá)國家。專利資助政策是國家和地方各級(jí)政府積極運(yùn)用財(cái)政政策的調(diào)控功能，以政府財(cái)政專項(xiàng)費(fèi)用的形式補(bǔ)貼專利申請(qǐng)、審查和維持費(fèi)用，以促進(jìn)自主創(chuàng)新和專利事業(yè)發(fā)展的一項(xiàng)重要舉措。2模型結(jié)果21單位根檢驗(yàn)從上面的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在α=
中國市場 2018年32期2018-12-18
- 黃金價(jià)格影響因素分析
）模型建立1.單位根檢驗(yàn)圖1 黃金價(jià)格變化趨勢(shì)（LNGP）圖2 黃金價(jià)格的一階差分（DLNGP）首先進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以獲得穩(wěn)定的時(shí)間序列。單位根檢驗(yàn)是指檢驗(yàn)單位根是否存在于測試序列中，因?yàn)榇嬖?span id="j5i0abt0b" class="hl">單位根意味著非平穩(wěn)的時(shí)間序列，從而導(dǎo)致出現(xiàn)偽回歸。如圖1所示，所有原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)都沒有平穩(wěn)性的特征。因此，有必要對(duì)所有原始數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。（1）黃金價(jià)格（LNGP）首先，從黃金價(jià)格開始，為了減少數(shù)據(jù)的波動(dòng)，運(yùn)用黃金價(jià)格的對(duì)數(shù)形式，得到LNGP。圖1和測試結(jié)果所示
中國有色金屬 2018年17期2018-09-13
- 資產(chǎn)價(jià)格泡沫緣何周期性破滅?
——基于市場情緒視角的結(jié)構(gòu)性解釋
角度出發(fā),經(jīng)典單位根泡沫檢驗(yàn)方法首先被采用[2]。然而,有模擬實(shí)驗(yàn)證實(shí)經(jīng)典單位根方法無法識(shí)別周期性破滅泡沫的爆炸性特征[4]。為克服這種“泡沫檢驗(yàn)陷阱”問題,學(xué)者們不斷尋求對(duì)經(jīng)典單位根檢驗(yàn)方法的擴(kuò)展。一方面,擴(kuò)大假設(shè)檢驗(yàn)的范圍,逐漸形成了單位根相關(guān)過程體系。首先,陳毅恒(Chan)等[15]對(duì)“近單位根”過程的研究突破了傳統(tǒng)單位根概念的局限性。菲利普斯(Phillips)等[16]對(duì)同樣使經(jīng)典單位根檢驗(yàn)方法失效的“中度偏離”單位根過程的研究,再次擴(kuò)大了單位
- 基于跳擴(kuò)散過程煤炭價(jià)格的波動(dòng)特征研究
奎摘 要：基于單位根理論，通過長期市場供求關(guān)系解釋了煤炭價(jià)格長期波動(dòng)特征，研究了我國煤炭市場2003至2017年秦皇島大同優(yōu)混煤周價(jià)格形成機(jī)制的長期演變趨勢(shì)，并利用跳擴(kuò)散模型擬合了煤炭價(jià)格動(dòng)態(tài)過程。實(shí)證數(shù)據(jù)分析表明煤炭價(jià)格較明顯的呈現(xiàn)高波動(dòng)性、高強(qiáng)度跳躍性和上升漂移特征。同時(shí)，模型預(yù)測未來數(shù)年內(nèi)煤炭價(jià)格變化仍會(huì)處于高頻跳躍的緩慢上行階段。關(guān)鍵詞：煤炭價(jià)格；跳擴(kuò)散；波動(dòng)特征；單位根中圖分類號(hào)：F 222.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7312（201
技術(shù)與創(chuàng)新管理 2018年5期2018-08-13
- 帶GARCH誤差項(xiàng)非線性ESTAR模型的單位根檢驗(yàn)
，對(duì)線性模型的單位根檢驗(yàn)已經(jīng)不適用于非線性STAR模型。因此，許多研究者對(duì)指數(shù)STAR(ESTAR)模型進(jìn)行了探討。Kapetanios等[4]提出了Dickey-Fuller型KSS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；Kruse[5]在位置參數(shù)取值任意的情況下，用修正的Wald統(tǒng)計(jì)量對(duì)ESTAR模型進(jìn)行了研究；Hanck[6]修正了Kapetanios等提出的KSS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在帶趨勢(shì)項(xiàng)情況下的極限分布。張凌翔等[7]討論了局部隨機(jī)游走STAR模型、局部隨機(jī)趨勢(shì)STAR模型的線性
浙江科技學(xué)院學(xué)報(bào) 2018年1期2018-01-27
- LSTAR框架下一類針對(duì)單位根原假設(shè)的F檢驗(yàn)
的STAR模型單位根檢驗(yàn)文獻(xiàn)大都限定STAR過程yt中的轉(zhuǎn)移位置參數(shù)cj和線性項(xiàng)系數(shù)ψ分別為0和1，而在實(shí)際STAR模型應(yīng)用中，位置參數(shù)通常是先驗(yàn)未知的，不一定為0[12-13]；對(duì)應(yīng)的線性項(xiàng)系數(shù)估計(jì)值在很多實(shí)證研究中也顯著異于1[14-15]，從而前述文獻(xiàn)關(guān)于位置參數(shù)及線性項(xiàng)系數(shù)的設(shè)定不具有普適性。在放松對(duì)上述參數(shù)約束后，理論分析表明，STAR框架內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)過程的單位根檢驗(yàn)不再是一個(gè)單參數(shù)檢驗(yàn)，而是轉(zhuǎn)換為一個(gè)多參數(shù)的聯(lián)合檢驗(yàn)，需要構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行分析。有鑒
統(tǒng)計(jì)與信息論壇 2018年1期2018-01-16
- STAR模型下退勢(shì)單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的比較
根據(jù)DF等傳統(tǒng)單位根檢驗(yàn)方法對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。然而，越來越多的研究表明傳統(tǒng)的DF等單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在非線性模型下的檢驗(yàn)勢(shì)下降得比較厲害，這激發(fā)了大量的在非線性模型框架下的單位根檢驗(yàn)方法的研究。Kapetantios等（2003）[6]首次在STAR模型框架下建立的單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（以下簡稱KSS統(tǒng)計(jì)量）顯著地提高了檢驗(yàn)勢(shì)，有效地拓展了傳統(tǒng)的DF單位根檢驗(yàn)方法，在時(shí)間序列的單位根檢驗(yàn)實(shí)踐中得到廣泛應(yīng)用?？紤]到實(shí)際宏觀經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列中常常包含確定性
統(tǒng)計(jì)與決策 2017年23期2018-01-06
- 等間距組合數(shù)的和的閉合公式
用二項(xiàng)式定理和單位根，我們可以得到等間距的組合數(shù)的和的閉合公式。關(guān)鍵詞：組合數(shù)；二項(xiàng)式定理；單位根中圖分類號(hào)：G642.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2017）38-0209-02一、二項(xiàng)式定理設(shè)n是一個(gè)正整數(shù)，k是一個(gè)不超過n的自然數(shù)，我們用C表示從n個(gè)人中選出k個(gè)代表的方法總數(shù)，則我們有如下的恒等式：（a+b）=Ca+Cab+Cab+…+Cb，這就是牛頓的二項(xiàng)式定理。在上述等式中，我們?nèi)=1，b=x，就得到了如下更簡單的形式：（
教育教學(xué)論壇 2017年38期2017-09-14
- 循環(huán)矩陣與單位根
)?循環(huán)矩陣與單位根趙洪森,曹煒(寧波大學(xué)數(shù)學(xué)系，浙江寧波315211)研究了任意域上多項(xiàng)式f(x)在 m(≥degf(x))次單位根群中的零點(diǎn)個(gè)數(shù)與由f(x)的系數(shù)所構(gòu)成的循環(huán)矩陣的秩之間的關(guān)系，推廣了K?nig-Rados定理，得到了f(x)與xm-1互素的充要條件，并給出了分解f(x)及判定f(x)是否為分圓多項(xiàng)式的方法.循環(huán)矩陣； 單位根； 分圓多項(xiàng)式1 引 言在本文中，對(duì)于給定的方陣A，用r(A)表示方陣A的秩. 用Fq表示含有q個(gè)元的有限域；
大學(xué)數(shù)學(xué) 2016年4期2016-09-23
- 人民幣匯率導(dǎo)致了中美貿(mào)易順差嗎？
率 貿(mào)易順差 單位根 協(xié)整 格蘭杰因果檢驗(yàn)中圖分類號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1004-4914（2016）03-067-03一、引言與文獻(xiàn)回顧改革開放以來，中美貿(mào)易關(guān)系獲得了長足發(fā)展。到2010年中美貿(mào)易額高達(dá)3853.85億美元，30年間中美貿(mào)易增長了185倍。與此同時(shí)，中美貿(mào)易順差問題也日益突出，2010年中美貿(mào)易順差達(dá)到了1813億美元（美方統(tǒng)計(jì)為2730.7美億元），17年間增長了28倍。日益膨脹的中美貿(mào)易順差，成為影響中美經(jīng)貿(mào)關(guān)系可持
經(jīng)濟(jì)師 2016年3期2016-09-10
- 美國進(jìn)出口貿(mào)易總額預(yù)測方法簡化研究——基于包含突變點(diǎn)的單位根檢驗(yàn)及ARIMA模型
于包含突變點(diǎn)的單位根檢驗(yàn)及ARIMA模型牛睿中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院摘要：ARIMA模型是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中一個(gè)重要的預(yù)測模型，并有多年的使用歷史。而單位根是否存在是該模型一個(gè)重要前提基礎(chǔ)。同時(shí)多數(shù)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)由于結(jié)構(gòu)性的原因，無法通過單位根檢驗(yàn)，常常需要差分處理，這無疑增加了ARIMA模型的復(fù)雜程度?；诮陙淼慕y(tǒng)計(jì)分析理論，特別是包含突變點(diǎn)的單位根檢驗(yàn)理論，簡化ARIMA模型復(fù)雜度。最后以美國1992年-2015年進(jìn)出口貿(mào)易總額數(shù)據(jù)做了實(shí)證分析，結(jié)果比較滿意。關(guān)鍵詞
消費(fèi)導(dǎo)刊 2016年3期2016-04-26
- 湖北省新型城鎮(zhèn)化金融支持的實(shí)證研究
化；金融支持；單位根；協(xié)整分析在黨的十八大報(bào)告中，新型城鎮(zhèn)化被明確定義為中國經(jīng)濟(jì)增長的“中長期動(dòng)力”，中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議也明確指出，新型城鎮(zhèn)化是擴(kuò)大我國內(nèi)需的必要手段。溫家寶總理在2007年5月進(jìn)一步指出要走新型城鎮(zhèn)化道路。黨的十八大報(bào)告中再次指出：“必須以改善需求結(jié)構(gòu)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、推進(jìn)城鎮(zhèn)化為重點(diǎn)，著力解決制約經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的重大結(jié)構(gòu)性問題?！痹?012年12月召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議中，更是明確提出要走集約、智能、綠色、低碳的新型城鎮(zhèn)
當(dāng)代經(jīng)濟(jì) 2016年7期2016-04-19
- 中國PMI與GDP季節(jié)性協(xié)整分析
率上不存在季節(jié)單位根，在1/2頻率上存在季節(jié)單位根，以二季為一個(gè)周期。我國PM I和GDP季節(jié)增長率在1/2頻率上協(xié)整，說明二者存在長期均衡關(guān)系，用PM I來預(yù)測宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)是合理的。關(guān)鍵詞：采購經(jīng)理人指數(shù)（PM I） 國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP） HEGY季節(jié)性檢驗(yàn)季節(jié)性單整 季節(jié)性協(xié)整引言采購經(jīng)理人指數(shù)PM I是評(píng)價(jià)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的一項(xiàng)先行指標(biāo)，具有較大的市場影響力，是反映宏觀經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)的“晴雨表”。當(dāng)前全世界有20多個(gè)國家建立了PMI體系，PMI及其延伸的
商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2016年2期2016-03-26
- 東亞國家實(shí)際人均GDP平穩(wěn)性檢驗(yàn)
Fourier單位根方法對(duì)東亞地區(qū)六個(gè)國家1961年-2011年的實(shí)際人均GDP進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，旨在檢驗(yàn)東亞國家實(shí)際人均GDP是否為非線性平穩(wěn)過程。實(shí)證分析結(jié)果表明：與傳統(tǒng)單位根檢驗(yàn)的功效過低，傾向于接受原假設(shè)不同，非線性Fourier單位根檢驗(yàn)方法拒絕了單位根的原假設(shè)。因此，六個(gè)國家實(shí)際人均GDP為一個(gè)非線性的平穩(wěn)過程，而這樣一個(gè)過程也真實(shí)的表現(xiàn)了實(shí)際人均GDP的數(shù)據(jù)生成過程，暗示了各國在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中采取的穩(wěn)定化政策是有效的，從而各國經(jīng)歷了非線性平穩(wěn)增
商 2016年4期2016-03-24
- 非線性趨勢(shì)KPSS檢驗(yàn)、模型誤設(shè)與檢驗(yàn)流程構(gòu)建
KPSS檢驗(yàn)；單位根；蒙特卡洛模擬；模型誤設(shè)一、引 言自Phillips首次從理論上證明單位根導(dǎo)致偽回歸以來，單位根檢驗(yàn)日益受到重視[1]。根據(jù)假設(shè)設(shè)定形式，假設(shè)檢驗(yàn)分為兩類：以存在單位根為原假設(shè)的檢驗(yàn)(本文稱為第一類檢驗(yàn))，主要有ADF、PP、DF-GLS、NRS和NP檢驗(yàn)；以序列平穩(wěn)為原假設(shè)的檢驗(yàn)，其中以Kwaitkowski等人的KPSS檢驗(yàn)最為常用[2]。后者的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢簓t=dt+ξt+εtξt=ξt-1+ut(1)t=1,2,…,T(2)k
統(tǒng)計(jì)與信息論壇 2015年12期2016-01-27
- 上證指數(shù)與我國GDP相關(guān)性數(shù)據(jù)分析
策依據(jù)。（1）單位根檢驗(yàn)單位根檢驗(yàn)是指檢驗(yàn)序列中是否存在單位根，因?yàn)榇嬖?span id="j5i0abt0b" class="hl">單位根就是非平穩(wěn)時(shí)間序列，單位根就是指單位根過程，可以證明，序列中存在單位根過程就不平穩(wěn)，會(huì)使回歸分析中存在偽回歸。其中單位根過程是指隨機(jī)過程{Xt ， t=1， 2，…}，單位根過程只要求干擾項(xiàng)為一平穩(wěn)過程。若一個(gè)序列的均值和自協(xié)方差不依賴于時(shí)間，那么這個(gè)序列是平穩(wěn)的，反之為非平穩(wěn)序列。非平穩(wěn)序列經(jīng)過一階差分后，△Xt=Xt-Xt-1=ut為平穩(wěn)序列，那么這個(gè)差分平穩(wěn)序列就為單整，記
企業(yè)文化·中旬刊 2015年3期2015-04-27
- 基于MCMC算法的貝葉斯面板單位根檢驗(yàn)
摘要：針對(duì)面板單位根檢驗(yàn)存在檢驗(yàn)勢(shì)不穩(wěn)定和原假設(shè)設(shè)置主觀選擇的問題，提出基于面板數(shù)據(jù)分位自回歸模型，選擇非對(duì)稱Laplace分布的似然函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行貝葉斯分位回歸分析.結(jié)合參數(shù)的完全條件分布設(shè)計(jì)MCMC抽樣算法，進(jìn)行貝葉斯分位單位根檢驗(yàn)，并利用Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)研究了貝葉斯分位單位根檢驗(yàn)的有效性與可行性.研究結(jié)果表明，基于面板數(shù)據(jù)分位自回歸模型的貝葉斯單位根檢驗(yàn)方法解決了檢驗(yàn)勢(shì)不穩(wěn)定以及原假設(shè)主觀設(shè)置的問題，能夠給出更全面穩(wěn)健的單位根檢驗(yàn)判斷.
湖南大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版 2015年1期2015-04-20
- 中國通貨膨脹持續(xù)性的非對(duì)稱特征研究——基于分位數(shù)自回歸模型和分位數(shù)單位根的研究
)提出的分位數(shù)單位根檢驗(yàn)方法則適用于通貨膨脹序列在某些時(shí)間段為穩(wěn)態(tài)、某些時(shí)間段為非穩(wěn)態(tài)的情形［19］。因此，本文在研究中國通貨膨脹持續(xù)性的非對(duì)稱特征時(shí)使用的是分位數(shù)自回歸模型和分位數(shù)單位根檢驗(yàn)方法。二、計(jì)量模型構(gòu)建一個(gè)如下形式的p階自回歸模型，yt為被解釋變量，ut為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，如式(1):將式(1)改寫為如下的ADF函數(shù):Ωt為{ys，s≤t}所集合而成的一個(gè)σ域，Qut(τ)為第τ個(gè)分位點(diǎn)。p階分位數(shù)自回歸模型如式(3)所示。令α0(τ)=Qut(τ)
財(cái)經(jīng)論叢 2015年7期2015-04-01
- 基于MCMC算法的貝葉斯面板單位根檢驗(yàn)
法的貝葉斯面板單位根檢驗(yàn)李素芳1,2?，朱慧明1，李 榮1(1. 湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院, 湖南 長沙 410082；2. 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院, 湖北 武漢 430073)針對(duì)面板單位根檢驗(yàn)存在檢驗(yàn)勢(shì)不穩(wěn)定和原假設(shè)設(shè)置主觀選擇的問題，提出基于面板數(shù)據(jù)分位自回歸模型，選擇非對(duì)稱Laplace分布的似然函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行貝葉斯分位回歸分析.結(jié)合參數(shù)的完全條件分布設(shè)計(jì)MCMC抽樣算法，進(jìn)行貝葉斯分位單位根檢驗(yàn)，并利用Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)研究了
- ESTAR模型的單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及其功效比較
TAR模型進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量，并對(duì)其功效進(jìn)行檢驗(yàn)和比較。1 文獻(xiàn)綜述ESTAR模型作為一種非線性模型，數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性問題是與其線性檢驗(yàn)相聯(lián)系的，數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性決定了線性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的分布，其平穩(wěn)性的檢驗(yàn)尚在爭論中。一類平穩(wěn)性檢驗(yàn)是利用傳統(tǒng)的ADF檢驗(yàn)，在線性AR模型中進(jìn)行[2]。這些文獻(xiàn)都是先對(duì)序列建立AR模型，并在其中進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，若單位根存在，則再用所提到的非標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行線性檢驗(yàn)[3]。這類研究利用ADF統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)ESTAR模型數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，由此可以
統(tǒng)計(jì)與決策 2015年11期2015-02-18
- 基于遞歸趨勢(shì)調(diào)整的單位根檢驗(yàn)
引言眾所周知，單位根檢驗(yàn)不僅包括單位根項(xiàng)本身的估計(jì)，還涉及到漂移項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)估計(jì)及其經(jīng)濟(jì)意義解釋，為使參數(shù)意義更為明確，Bhargava(1986)將數(shù)據(jù)生成的趨勢(shì)項(xiàng)和單位根過程分離，提出如下數(shù)據(jù)生成過程：并檢驗(yàn)假設(shè) H01:ρ=1和聯(lián)合假設(shè) H02:ρ=1，α=β=0。然而，對(duì)于此類數(shù)據(jù)生成的遞歸趨勢(shì)調(diào)整單位根檢驗(yàn)尚沒有文獻(xiàn)研究，受到上述遞歸趨勢(shì)調(diào)整模式研究的啟發(fā)，本文也從遞歸趨勢(shì)調(diào)整角度研究數(shù)據(jù)生成為dt=0的單位根過程而估計(jì)與模型（4）相對(duì)應(yīng)的單位根檢
統(tǒng)計(jì)與決策 2015年11期2015-02-18
- 中國物價(jià)指數(shù)單位根檢驗(yàn)中的結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)問題研究
可能是非平穩(wěn)的單位根過程，這會(huì)帶來“偽回歸”問題。所以，單位根檢驗(yàn)成了宏觀計(jì)量中的常規(guī)檢驗(yàn)。同時(shí)，我國在過去三十余年的改革過程中經(jīng)歷了多次政策變遷，在單位根檢驗(yàn)中勢(shì)必要對(duì)結(jié)構(gòu)性變遷或斷點(diǎn)加以考慮，才能得出可靠的結(jié)論。目前國內(nèi)的文獻(xiàn)對(duì)此罕有顧及，往往會(huì)導(dǎo)致檢驗(yàn)功效降低，這也是宏觀計(jì)量研究的一個(gè)軟肋。本文以1986～2012年的月度消費(fèi)物價(jià)定基指數(shù)為對(duì)象，研究單位根檢驗(yàn)過程中的結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)問題。該問題在單位根檢驗(yàn)的理論探索中取得了一定的成果，被提出的方法也有多種。
統(tǒng)計(jì)與決策 2015年19期2015-02-18
- 中國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長俱樂部趨同研究
。二是所運(yùn)用的單位根檢驗(yàn)方法多是傳統(tǒng)的線性單位根檢驗(yàn)，在對(duì)存在結(jié)構(gòu)突變的經(jīng)濟(jì)序列進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)效力降低，容易發(fā)生誤判[1]。鑒于此，首先本文在經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分方面借鑒覃成林等[2]的分類回歸樹（CART）劃分法，完善我國基于俱樂部趨同假設(shè)的經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分；然后在傳統(tǒng)的時(shí)間序列方法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用Ender&Lee（2012）提出的傅里葉單位根檢驗(yàn)方法[3]對(duì)我國各地區(qū)俱樂部趨同現(xiàn)象進(jìn)行考察。Becker等指出，在結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)的時(shí)間和位置未知的情況下，靈活的傅里葉函數(shù)可以
統(tǒng)計(jì)與決策 2015年14期2015-02-18
- KSS檢驗(yàn)中漂移項(xiàng)與趨勢(shì)項(xiàng)檢驗(yàn)量分布研究
情況討論非線性單位根KSS檢驗(yàn)中漂移項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)檢驗(yàn)量分布。結(jié)果表明：在大樣本下二者均收斂到維納過程的泛函，為非標(biāo)準(zhǔn)分布。為在實(shí)證分析中使用這些檢驗(yàn)量，通過蒙特卡羅模擬獲得有限樣本下常用臨界值，模擬結(jié)果顯示：雖然這些臨界值隨著樣本的增加而上升或下降，但呈現(xiàn)穩(wěn)定態(tài)勢(shì)，且與理論分析結(jié)果相符。單位根；KSS檢驗(yàn)；蒙特卡洛模擬自Phillips（1986）[1]首次從理論上證明不相關(guān)單位根變量之間會(huì)產(chǎn)生偽回歸現(xiàn)象以來，單位根檢驗(yàn)理論不斷得到發(fā)展和完善，其中實(shí)證分析以
- ADF模式中漂移項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)檢驗(yàn)量分布與Bootstrap檢驗(yàn)研究
方法的穩(wěn)健性。單位根檢驗(yàn)；漂移項(xiàng)；趨勢(shì)項(xiàng)；Bootstrap檢驗(yàn)；蒙特卡洛模擬一、引 言單位根檢驗(yàn)是現(xiàn)代非經(jīng)典時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)，自Dickey 1976年提出DF檢驗(yàn)以來，單位根檢驗(yàn)理論不斷得到完善和發(fā)展，先后提出了30余種檢驗(yàn)，其中有6種檢驗(yàn)被Eviews軟件所采納［1］。這6種檢驗(yàn)的共同特點(diǎn)是在檢驗(yàn)前首先要確定數(shù)據(jù)生成過程（Data Generating Process，DGP），且檢驗(yàn)量分布與臨界值和DGP一一對(duì)應(yīng)，白仲林等研究表明，確定DGP中是
統(tǒng)計(jì)與信息論壇 2014年6期2014-05-12
- 趨勢(shì)平穩(wěn)過程與單位根過程的趨勢(shì)特征研究
序列（序列存在單位根）則既有隨機(jī)性趨勢(shì)，也可能存在確定性時(shí)間趨勢(shì)。在判斷一個(gè)序列是趨勢(shì)平穩(wěn)還是差分平穩(wěn)的序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)中，需要考慮序列的確定性時(shí)間趨勢(shì)。這需要首先明確趨勢(shì)平穩(wěn)序列和差分平穩(wěn)序列的確定性時(shí)間趨勢(shì)特征。因此，研究趨勢(shì)平穩(wěn)序列和差分平穩(wěn)序列各自的確定性時(shí)間趨勢(shì)特征，就成為檢驗(yàn)序列平穩(wěn)性的一個(gè)關(guān)鍵問題。在序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)中，很多學(xué)者針對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)序列中確定性時(shí)間趨勢(shì)的非線性特征展開了研究。一部分學(xué)者是從結(jié)構(gòu)突變的角度進(jìn)行了分析，最突出的是Perron
統(tǒng)計(jì)與信息論壇 2014年2期2014-01-01
- 中國二氧化碳排放分布的隨機(jī)收斂研究：基于地區(qū)、部門和行業(yè)層面數(shù)據(jù)的實(shí)證分析
列的角度，利用單位根檢驗(yàn)技術(shù)，研究了二氧化碳排放的隨機(jī)收斂［2］［3］［4］［5］。但是不同文獻(xiàn)所采用的研究方法和模型、樣本數(shù)據(jù)等存在不同程度的差異，因此對(duì)二氧化碳排放收斂性的結(jié)論也不盡相同。從國內(nèi)研究看，我們發(fā)現(xiàn)主要存在兩種趨勢(shì)：其一是對(duì)碳排放分布地區(qū)差異的研究逐漸增多［6］［7］；其二是收斂檢驗(yàn)方法逐步被拓展到二氧化碳排放領(lǐng)域［8］［9］［10］。然而，與國外大量研究二氧化碳排放隨機(jī)收斂的現(xiàn)狀不同，目前國內(nèi)仍缺少對(duì)二氧化碳排放隨機(jī)收斂的研究。借鑒已有研
- 京津冀小麥現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格的單位根分析①
價(jià)格與期貨價(jià)格單位根的研究意義小麥?zhǔn)潜本?、天津、河北地區(qū)最主要的糧食作物之一，京津冀地區(qū)也是全國小麥的主產(chǎn)區(qū)之一。京津冀地區(qū)小麥種植在長城以內(nèi)的平原地區(qū)，常年可以自給，豐年可以外調(diào)；京津冀地區(qū)小麥在保障周邊地區(qū)和國家糧食安全方面發(fā)揮重要作用。京津冀地區(qū)小麥同時(shí)也是非草原區(qū)冬季覆蓋物，是防止風(fēng)沙不可缺少的作物。但是由于受氣候條件、灌溉以及管理等因素的影響，糧食作物特別是小麥的產(chǎn)量存在很大的地區(qū)差異，一些地區(qū)產(chǎn)量不高而且年際波動(dòng)大。京津冀地區(qū)是北方的經(jīng)濟(jì)中心，
中國商論 2013年22期2013-09-11
- 中國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和消費(fèi)支出關(guān)系的實(shí)證分析
估計(jì)結(jié)果來說，單位根檢驗(yàn)的臨界值分別為-3.577723，-2.925169，-2.600658，分別對(duì)應(yīng)著在1%，5%，10%三個(gè)顯著性水平檢驗(yàn)，t檢驗(yàn)的值為-3.438827大于1%臨界值，因此無法拒絕H0，這說明人均可支配收入（SR）為非平穩(wěn)序列，因存在單位根.在單位根檢驗(yàn)中，為了確定人均可支配收入（SR）序列的單整階數(shù)，選擇確定對(duì)一階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)并且?guī)в薪鼐囗?xiàng)，選擇2階滯后差分項(xiàng)，通過估計(jì)的結(jié)果來說，單位根檢驗(yàn)的臨界值分別為-3.5811
商場現(xiàn)代化 2013年8期2013-01-31
- 發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
997）的面板單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)中國省級(jí)人均GDP是單位根過程。本文的目的在于考察79個(gè)發(fā)展中國家的有效產(chǎn)出是否符合平穩(wěn)時(shí)間序列，采用的檢驗(yàn)方法包括傳統(tǒng)的ADF單位根檢驗(yàn)、ZA單發(fā)結(jié)構(gòu)突變單位根檢驗(yàn)以及LP雙發(fā)結(jié)構(gòu)突變單位根檢驗(yàn)。結(jié)果表明，有40個(gè)國家（51%）的GDP是平穩(wěn)過程，這也與其經(jīng)濟(jì)周期是平穩(wěn)時(shí)間序列的結(jié)論相符。1 對(duì)發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)趨勢(shì)的檢驗(yàn)1.1 無結(jié)構(gòu)突變的單位根檢驗(yàn)首先，基于輔助回歸，采用ADF單位根檢驗(yàn)分別對(duì)79個(gè)國家的實(shí)際GDP進(jìn)行
統(tǒng)計(jì)與決策 2012年6期2012-10-20
- 利用單位根給出一般周期數(shù)列的通項(xiàng)公式
思想，介紹利用單位根給出一般周期數(shù)列的通項(xiàng)公式.一、退到最簡單的情形二、回到稍許復(fù)雜的情形容易計(jì)算有了上述準(zhǔn)備，我們給出前述數(shù)列的通項(xiàng)公式為三、推廣到一般周期數(shù)列的情形由前面的鋪墊，我們想到類似的、更一般的周期數(shù)列的通項(xiàng)應(yīng)該與單位根有關(guān).不妨設(shè)所給數(shù)列的周期為k，即a1，a2，a3，…，ak，….先考查xk=1在復(fù)數(shù)域上根的分布情況，易見單位根分別為ω2=ω12，ω2=ω12，…，ωk=ω1k=1.我們當(dāng)然希望xn可由這k個(gè)單位根來表示.由上面討論我們可猜
中學(xué)數(shù)學(xué)雜志 2012年17期2012-08-27
- 素理想P在F()中分解
不含有ι次本原單位根的素理想分解問題轉(zhuǎn)化為基域中含有ι次本原單位根的素理想分解問題,完全解決了素理想P在代數(shù)數(shù)域F的ι次根擴(kuò)張F(tuán)()中的分解問題.素理想分解;全分歧的;素的;完全分裂1 引言及預(yù)備知識(shí)眾所周知,素理想分解問題是代數(shù)數(shù)論的重要課題之一,利用基域中素理想的分解狀況,不僅可以刻畫基域的有限擴(kuò)張問題[1],而且由類域論知道,它還可以決定素理想本身的性質(zhì),這說明,如何判斷基域中的素理想在其有限擴(kuò)張中的分解狀況是一個(gè)十分有意義的問題.由于在F為代數(shù)數(shù)域
- 我國居民消費(fèi)水平與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究——基于東部地區(qū)的面板數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，序列不存在單位根，是平穩(wěn)的；而對(duì)全國居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，在5%顯著性水平下序列存在單位根，是非平穩(wěn)的。一個(gè)平穩(wěn)序列與一個(gè)非平穩(wěn)序列間是不可能存在協(xié)整關(guān)系的，所以在該模型中，國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)不存在協(xié)整關(guān)系。我國各地區(qū)發(fā)展水平不平衡，改革開放力度不一致，各地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)水平和居民消費(fèi)情況明顯存在很大差異。按照宏觀經(jīng)濟(jì)理論，經(jīng)濟(jì)增長和居民消費(fèi)在一定時(shí)期內(nèi)應(yīng)存在一種共同的變化趨勢(shì)與均衡關(guān)系。影響檢驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際
中國商論 2012年25期2012-05-25
- 金融體系對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新支持作用的實(shí)證分析
文使用面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)來分析金融支持體系對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持作用及兩者的關(guān)系。金融系統(tǒng)與技術(shù)創(chuàng)新之間可以看作是一種技術(shù)生產(chǎn)的投入產(chǎn)出關(guān)系，因此，本文用Cobb－Douglas生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行分析，在構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新的Cobb－Douglas生產(chǎn)函數(shù)時(shí)，加入金融體系因素變量，可以得出以下模型：模型中變量的選擇與說明如下：（1）技術(shù)創(chuàng)新變量（Innovit）技術(shù)創(chuàng)新包括的內(nèi)容很多，包含了產(chǎn)品創(chuàng)新、工藝創(chuàng)新等。而國內(nèi)外的文獻(xiàn)在進(jìn)行實(shí)證研究時(shí)通常把“專利申請(qǐng)量
統(tǒng)計(jì)與決策 2011年20期2011-09-26
- 深圳對(duì)外貿(mào)易與現(xiàn)代物流關(guān)系的實(shí)證分析
序列的平穩(wěn)性。單位根檢驗(yàn)是檢驗(yàn)時(shí)間序列的一種正式的方法，本文采用ADF檢驗(yàn)方法。而協(xié)整關(guān)系是針對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列的，如果時(shí)間序列是平穩(wěn)的，則不需要進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。1.2 ADF 檢驗(yàn) （Augmented Dickey-Fuller Test）在進(jìn)行時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)時(shí)，主要使用單位根檢驗(yàn)。而在進(jìn)行單位根檢驗(yàn)時(shí)，主要使用ADF檢驗(yàn)。迪基（Dickey）和富勒 （Fuller）基于蒙特卡羅 （Monte Carlo）模擬運(yùn)算計(jì)算出了τ統(tǒng)計(jì)量的臨界值。而DF檢驗(yàn)假
物流科技 2011年10期2011-06-15
- 我國財(cái)政赤字對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響分析
行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)是檢驗(yàn)序列平穩(wěn)性的常用方法，包括DF檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)以及PP檢驗(yàn)等。筆者采用了ADF檢驗(yàn)方法，分別對(duì)原序列、原序列取自然對(duì)數(shù)序列以及其一階差分進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果結(jié)果如表2所示。表1 1990～2009年GDP、DEF年度數(shù)據(jù)表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果利用Eviews6.0（破解版）計(jì)量軟件，進(jìn)行ADF單位根的檢驗(yàn)方法，從表2中得出的結(jié)論：GDP、DEF的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性均不能通過10%顯著性水平的檢驗(yàn)，即存在單位根，因此序列非
時(shí)代農(nóng)機(jī) 2011年9期2011-06-06
- 量子外代數(shù)的2-Galois覆蓋的Hochschild上同調(diào)環(huán)
即當(dāng)q≠0不是單位根時(shí)，有下列引理.引理1.2 如果q≠0不是單位根，則HHm(Λ)=0(m>2).當(dāng)q≠0是單位根時(shí)，將分下面3種情況進(jìn)行討論:(1)q≠0是一個(gè)r次本原單位根且r為奇數(shù)(r>2);(2)q≠0是一個(gè)r次本原單位根且r為偶數(shù)(r>2);(3)q=±1.引理1.3 如果q≠0是一個(gè)r次本原單位根(r>2)且r為奇數(shù)，則對(duì)于m>2,引理1.3的證明由已有文獻(xiàn)知又因?yàn)閐imkKerσm+1+dimkImσm+1=dimkMm=4(m+1),所以
- 重大事件對(duì)我國GDP影響的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
性檢驗(yàn)大都采用單位根檢驗(yàn)。從1979年開始的 DF和ADF檢驗(yàn)法，到后來的PP檢驗(yàn)法、KPSS檢驗(yàn)法、DF-GLS檢驗(yàn)法、ERS檢驗(yàn)法、NP檢驗(yàn)法以及霍爾工具變量法，單位根檢驗(yàn)理論不斷得到完善和拓展。但上述所有檢驗(yàn)的前提都是數(shù)據(jù)生成過程（DGP）不變，而現(xiàn)實(shí)中的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是要受到自然、制度等因素的影響。如果外在因素影響力度足夠大，使數(shù)據(jù)生成過程改變，則建立在數(shù)據(jù)生成過程不變前提下的單位根檢驗(yàn)就可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)果。Perron（1989）在ADF檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上
統(tǒng)計(jì)與決策 2010年2期2010-10-21
- 中國區(qū)域相對(duì)價(jià)格水平收斂性實(shí)證研究
格水平是否具有單位根而進(jìn)行。在早期單變量的單位根檢驗(yàn)中,由于時(shí)間序列樣本容量較小緣故,檢驗(yàn)結(jié)果往往傾向于接受序列具有單位根的假設(shè)。增加時(shí)間序列樣本容量雖然能部分解決檢驗(yàn)勢(shì)較低的問題,但是較長時(shí)間序列樣本區(qū)間可能存在結(jié)構(gòu)變化的問題。因此,最新文獻(xiàn)一般都建議采用面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)方法以提高檢驗(yàn)的勢(shì)。這些國內(nèi)外研究包括Parsley和Wei(1996)[1]、Ceccetti et al.(2002)[2]、Ceglowski(2003)[3]、鄂永健(2007
華東交通大學(xué)學(xué)報(bào) 2010年3期2010-07-05
- 具有EGARCH-norm誤差項(xiàng)時(shí)序的ADF單位根檢驗(yàn)
error類的單位根過程對(duì)常規(guī)ADF檢驗(yàn)臨界值的影響程度如何,是進(jìn)行ADF檢驗(yàn)時(shí)需要認(rèn)真分析的問題,因而備受關(guān)注[1-3]。由于GARCH族模型中,較多的金融數(shù)據(jù)中存在波動(dòng)的杠桿效應(yīng)和滯后系數(shù)對(duì)波動(dòng)的影響,但EGARCH模型能較好地描述金融時(shí)間序列[4-6],因而EGARCH-error的單位根檢驗(yàn)值得關(guān)注。王淑良[3]只給出了臨界值與標(biāo)準(zhǔn)ADF臨界值的比較,沒有給出其實(shí)際扭曲水平和勢(shì)及相應(yīng)2個(gè)統(tǒng)計(jì)量對(duì)比。金融時(shí)間序列建模分析中,序列的ADF檢驗(yàn)其理論基礎(chǔ)
浙江科技學(xué)院學(xué)報(bào) 2010年6期2010-05-28
- ESTAR模型單位根檢驗(yàn)的性質(zhì)研究
機(jī)制轉(zhuǎn)換模型的單位根檢驗(yàn)問題，相關(guān)的研究成果包括：Kapentanios和Shin[1]針對(duì)TAR模型提出了Wald類型的單位根檢驗(yàn)，并通過Monte Carlo方法驗(yàn)證了它比DF統(tǒng)計(jì)量具有更高的檢驗(yàn)功效，此后二人相繼提出了針對(duì)多機(jī)制TAR模型以及指數(shù)平滑轉(zhuǎn)移自回歸模型（ESTAR）的單位根檢驗(yàn)方法，推導(dǎo)出非線性ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的極限分布，并將其應(yīng)用于實(shí)際利率實(shí)證研究；Pascalau[2]提出了基于F統(tǒng)計(jì)量的LSTAR單位根檢驗(yàn)方法，使其能夠解決機(jī)制轉(zhuǎn)換
統(tǒng)計(jì)與決策 2010年11期2010-05-18
- 中國宏觀經(jīng)濟(jì)總量波動(dòng)趨勢(shì)檢驗(yàn)——基于結(jié)構(gòu)突變單位根理論的分析
一、問題的提出單位根理論的最主要的意義在于如果一個(gè)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列是含有單位根的,那么它的趨勢(shì)是隨機(jī)的,由隨機(jī)信息累加得到。每一個(gè)隨機(jī)信息對(duì)該序列的未來運(yùn)動(dòng)方向都具有持續(xù)的影響。即現(xiàn)實(shí)生活當(dāng)中任何沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)體系的影響都將是持久的,短時(shí)間之內(nèi)不能得以消除。而如果經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列不含單位根,則它的趨勢(shì)沿著確定性均衡路線上下隨機(jī)波動(dòng),外界的沖擊只是對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的局部產(chǎn)生短暫性影響,并不能對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長期均衡路徑產(chǎn)生持久性沖擊。不同的結(jié)論對(duì)政府政策主導(dǎo)下的宏觀調(diào)控有著重要影
山東大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版） 2010年3期2010-02-06