本文關(guān)鍵詞： 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 單位根檢驗(yàn) 協(xié)整檢驗(yàn) 非平穩(wěn)時(shí)間序列 行為金融　出處：《江西財(cái)經(jīng)大學(xué)》2017年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：時(shí)間序列計(jì)量分析源于人們認(rèn)識(shí)到人類(lèi)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)均是在一定的時(shí)空條件下進(jìn)行的,并受社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化等因素的共同影響,從而使外在的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在時(shí)間維度上通常會(huì)呈現(xiàn)出前后相關(guān)的特征。如何科學(xué)地刻畫(huà)或逼近經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在時(shí)間維度上的這類(lèi)動(dòng)態(tài)關(guān)系或規(guī)律,并建立模型以滿(mǎn)足經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策等其他管理實(shí)踐的需要,構(gòu)成時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)計(jì)量的核心目標(biāo)。自1970年《Time series analysis: Forecasting and control》出版以來(lái),時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的理論與應(yīng)用研究都有長(zhǎng)足的發(fā)展。特別值得關(guān)注的是,諸如非平穩(wěn)的單位根過(guò)程、協(xié)整過(guò)程、異質(zhì)性及隨機(jī)異方差模型等的一些理論自20世紀(jì)80年代初不斷興起,在很大程度上改變了傳統(tǒng)時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的理論與方法。平穩(wěn)時(shí)間序列不再是經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)研究的唯一對(duì)象,非平穩(wěn)時(shí)間序列也不再是不可涉足的領(lǐng)域,特別是其中的I(1)和I(2)過(guò)程與協(xié)整過(guò)程已成為研究的主要對(duì)象,它們已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。然而,目前絕大多數(shù)時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析都是在時(shí)域內(nèi)展開(kāi)的,其中包括計(jì)量模型的構(gòu)建、估計(jì)、檢驗(yàn)。此外,時(shí)域分析與頻域分析似乎被割離開(kāi)來(lái),分別在兩條軌道上獨(dú)立發(fā)展,通常兩域內(nèi)分析所獲得的階段性結(jié)果并未有機(jī)結(jié)合起來(lái),從而大大削減了結(jié)果的完整性。實(shí)際上現(xiàn)已證明,在頻域內(nèi)也能構(gòu)造出許多有價(jià)值的統(tǒng)計(jì)量,用于經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的估計(jì)或檢驗(yàn),并且有時(shí)具備較時(shí)域分析更好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。小波分析作為一門(mén)新興的數(shù)學(xué)理論和方法,它在時(shí)域和頻域上均具有良好的分辨。它的應(yīng)用能使時(shí)間序列分析在時(shí)域和頻域都達(dá)到了良好的局部化效果,為洞察時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)提供了一個(gè)全新的視角與工具。本論文在深度把握小波分析、時(shí)間序列分析理論和總結(jié)前人研究經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、和金融計(jì)量學(xué)等學(xué)科的相關(guān)知識(shí),將小波分析在時(shí)域兩域的分析優(yōu)勢(shì)嵌入現(xiàn)有的時(shí)間序列分析理論中,拓展和豐富非平穩(wěn)時(shí)間序列分析方法的理論研究和應(yīng)用研究。具體來(lái)說(shuō),本文的貢獻(xiàn)主要包括以下三個(gè)大的方面:(1)單位根檢驗(yàn)的方法論方面。首先,在敏銳察覺(jué)原序列的樣本方差與其小波系數(shù)系列、尺度系數(shù)系列的樣本方差之間耦合機(jī)制在原假設(shè)(存在單位根)與備擇假設(shè)(不存在單位根)下存在差異的基礎(chǔ)上,在小波域內(nèi)構(gòu)造了一個(gè)新的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1,用于檢驗(yàn)帶漂移項(xiàng)的單位根過(guò)程,在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的構(gòu)造策略與檢驗(yàn)對(duì)象范圍拓展了 Fan和Gencay(2010)的檢驗(yàn)方法。其次,對(duì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1在原假設(shè)和備擇假設(shè)下的大樣本性質(zhì)進(jìn)行了完全的證明,結(jié)果表明檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1在原假設(shè)下,其極限分布收斂到兩個(gè)獨(dú)立標(biāo)準(zhǔn)維納過(guò)程的隨機(jī)泛函,而在在備擇假設(shè)下檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1依概率收斂到質(zhì)點(diǎn)O,這一優(yōu)良的性質(zhì)對(duì)保障檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1具有高檢驗(yàn)勢(shì)非常有益。另外,考慮到應(yīng)用實(shí)踐中僅能掌握有限樣本的數(shù)據(jù)資料的現(xiàn)實(shí)情況,通過(guò)Monte Carlo實(shí)驗(yàn)研究了檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1在有限樣本條件下的檢驗(yàn)勢(shì)與檢驗(yàn)水平。Monte Carlo實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1在有限樣本條件下雖出現(xiàn)一定的檢驗(yàn)水平扭曲,但具有極高的檢驗(yàn)勢(shì)。最后,在構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和證明其大樣本性質(zhì)的過(guò)程中,以2個(gè)新的引理的形式拓展了隨機(jī)游走的其它收斂性質(zhì),并給予詳細(xì)的證明,這些性質(zhì)對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列的其它研究具有潛在的價(jià)值。(2)協(xié)整檢驗(yàn)的方法論方面。首先,充分論證了若要在EG兩步法的框架下進(jìn)行小波域協(xié)整檢驗(yàn),那么潛在協(xié)整模型的初始估計(jì)時(shí)應(yīng)考慮含截距項(xiàng)的回歸模型,而對(duì)殘差平穩(wěn)性檢驗(yàn)時(shí)應(yīng)考慮不帶漂移項(xiàng)的隨機(jī)游走的自回歸模型。然后,為了實(shí)現(xiàn)小波域協(xié)整檢驗(yàn),開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于檢驗(yàn)不帶漂移項(xiàng)的單位根檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量TXL1;,同時(shí)推導(dǎo)了其大樣本性質(zhì)。其次,借鑒Dickey and Fuller (1979)和Phillips和Perron (1988)的直接模擬法策略,通過(guò)大量的隨機(jī)模擬給出了檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1應(yīng)用于偽協(xié)整回歸時(shí)檢驗(yàn)時(shí)的臨界值。另外,設(shè)計(jì)了 6個(gè)隨機(jī)試驗(yàn),研究檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1在協(xié)整檢驗(yàn)時(shí)的具體表現(xiàn),結(jié)果顯示檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1的檢驗(yàn)水平扭曲度低,以及樣本容量超過(guò)500時(shí)其檢驗(yàn)勢(shì)較高的特點(diǎn)。最后,通過(guò)實(shí)際案例的研究,驗(yàn)證了檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量TXL1在協(xié)整檢驗(yàn)的有效性,并為我國(guó)黃金市場(chǎng)與國(guó)際黃金市場(chǎng)存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。(3)小波域隱馬可夫模型及其應(yīng)用方面。出于對(duì)以下事實(shí)的認(rèn)識(shí):股票市場(chǎng)中廣泛具有短線(xiàn)投資者根據(jù)長(zhǎng)線(xiàn)投資者的交易行為而執(zhí)行相應(yīng)交易的跟莊現(xiàn)象,長(zhǎng)線(xiàn)和短線(xiàn)交易分別與不同的時(shí)間尺度相關(guān)聯(lián);經(jīng)典的時(shí)間序列分析方法往往在單一時(shí)間尺度條件下展開(kāi),無(wú)法有效地探索不同時(shí)間尺度的股票交易行為間的內(nèi)存關(guān)聯(lián)。由此,本論文引入小波域隱馬爾可夫樹(shù)模型,以我國(guó)股市5分鐘的高頻交易數(shù)據(jù)為素材,研究了股市波動(dòng)信息沿時(shí)間尺度流動(dòng)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。結(jié)果表明波動(dòng)信息在傳導(dǎo)過(guò)程中表現(xiàn)出如下顯著的非對(duì)稱(chēng)性:大尺度的低波動(dòng)狀態(tài)以大概率引發(fā)小尺度上的低波動(dòng)狀態(tài),但大尺度的高波動(dòng)狀態(tài)只以相對(duì)小的概率誘發(fā)小尺度的高波動(dòng)狀態(tài),并對(duì)這一結(jié)果的政策意義進(jìn)行了的解釋。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F831.54

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1491922