本文選題：STAR模型 + 單位根��； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2016年12期

【摘要】：考慮隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差的情形,文章建立了STAR模型框架下的wild bootstrap單位根檢驗(yàn)策略。Monte Carlo模擬研究的結(jié)果表明,若時(shí)間序列存在GARCH異方差,KSS非線性單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)水平扭曲程度要遠(yuǎn)高于線性ADF統(tǒng)計(jì)量,且GARCH特征越明顯,扭曲程度越高。無(wú)論GARCH特征明顯與否,wild bootstrap單位根檢驗(yàn)方法都不存在檢驗(yàn)水平扭曲,且具有理想的檢驗(yàn)勢(shì)。
[Abstract]:Considering the existence of heteroscedasticity of random error terms, the wild bootstrap unit root test strategy under the framework of STAR model. Monte Carlo simulation results show that, If there is GARCH heteroscedasticity and KSs nonlinear unit root test statistics in time series, the test level distortion degree is much higher than that of linear ADF statistics, and the higher the GARCH characteristic is, the higher the distortion degree is. No matter whether the characteristics of GARCH are obvious or not wild bootstrap unit root test method has no distortion of test level and has ideal test potential.
【作者單位】： 暨南大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士后科研流動(dòng)站;
【基金】：中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014M562245)
【分類號(hào)】：F830.9;F224

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本文編號(hào)：1893186