時間序列模型現(xiàn)有的許多推斷方法及其漸近分布主要依賴于以下四個先決條件:(1)協(xié)變量序列的平穩(wěn)性;(2)誤差序列相關(guān)關(guān)系的結(jié)構(gòu);(3)誤差項方差值是否有限;(4)模型截距項的有無。先決條件不同,時間序列模型及其漸近分布也會不同,其中誤差相關(guān)關(guān)系的結(jié)構(gòu)影響著參數(shù)估計的有效性。因此序列相關(guān)性檢驗(yàn)是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中一個非常重要的概念,作為參數(shù)估計、假設(shè)檢驗(yàn)等統(tǒng)計推斷中必不可少的基本假定,其在經(jīng)濟(jì)、金融領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,政府、投資者、企業(yè)等越來越關(guān)注股票市場的動態(tài)。對股票市場的可預(yù)測性研究一直都是經(jīng)濟(jì)、金融等領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問題,很多經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果是制定國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策以及分配財政資金等金融活動的重要參考依據(jù)。時間序列模型中的預(yù)測回歸模型常常被用來處理經(jīng)濟(jì)、金融領(lǐng)域的可預(yù)測性問題。而目前大部分的基于預(yù)測回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn)、統(tǒng)計推斷等研究都假定誤差項序列之間無自相關(guān)性,若誤差項序列之間存在相關(guān)性,則基于此的假設(shè)檢驗(yàn)、統(tǒng)計推斷等均失效。因此,在應(yīng)用預(yù)測回歸模型進(jìn)行統(tǒng)計推斷時,首先對其進(jìn)行序列相關(guān)性檢驗(yàn)具有十分重要的意義。因此,本文針對預(yù)測回歸模型展開了誤差項序列相關(guān)性方面的研究。在經(jīng)驗(yàn)似然方法的基礎(chǔ)上,考慮到當(dāng)參數(shù)維度過高時經(jīng)驗(yàn)似然方法帶來的計算困難等問題,本文結(jié)合了非參數(shù)統(tǒng)計中的Jackknife法,構(gòu)造了Jackknife經(jīng)驗(yàn)似然比統(tǒng)計量,證明了該檢驗(yàn)統(tǒng)計量的漸近分布,同時對其進(jìn)行了相應(yīng)的隨機(jī)數(shù)值模擬以檢驗(yàn)該統(tǒng)計量的有限樣本性質(zhì),并與一般經(jīng)驗(yàn)似然法進(jìn)行了比較。模擬結(jié)果表明,本文所提方法在大多數(shù)情況下具有檢驗(yàn)優(yōu)勢。最后,本文采用了CRSP數(shù)據(jù)庫中的國外股票數(shù)據(jù)以及國內(nèi)的中證500指數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析,以驗(yàn)證本文所提方法的有效性。通過將非參數(shù)統(tǒng)計中的經(jīng)驗(yàn)似然法和Jackknife法相結(jié)合,構(gòu)造了Jackknife經(jīng)驗(yàn)似然比統(tǒng)計量,以對誤差項序列相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn),這不僅為序列相關(guān)性檢驗(yàn)開拓了新的研究思路,同時保證了基于預(yù)測回歸模型的參數(shù)估計、假設(shè)檢驗(yàn)等統(tǒng)計推斷的有效性。本文所提的檢驗(yàn)方法不僅適用于一階序列相關(guān),同樣也適用于高階序列相關(guān)。綜上,基于預(yù)測回歸模型的序列相關(guān)性檢驗(yàn)不僅具有理論意義,還具有一定的實(shí)際意義。本文具體章節(jié)安排如下:第一章為緒論,首先闡述本文的研究背景及意義,再對所研究的預(yù)測回歸模型的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理,然后對文章所研究的主體內(nèi)容——序列相關(guān)檢驗(yàn)進(jìn)行闡述,以表明本文所做研究的可行性及意義。其次敘述本文的研究思路與研究框架,最后對文章的創(chuàng)新點(diǎn)以及研究過程中存在的難點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)。第二章為理論基礎(chǔ),分別闡述經(jīng)驗(yàn)似然法以及Jackknife經(jīng)驗(yàn)似然法的理論知識,對所涉及到的相關(guān)理論知識進(jìn)行簡單的闡述,以便為后面章節(jié)的推理證明做鋪墊。第三章為預(yù)測回歸模型的序列相關(guān)性檢驗(yàn)。在經(jīng)驗(yàn)似然方法的基礎(chǔ)上,考慮預(yù)測回歸模型,通過Jackknife經(jīng)驗(yàn)似然法構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計量,推導(dǎo)出該檢驗(yàn)統(tǒng)計量在零假設(shè)下以及局部備擇假設(shè)下的漸近分布。最后通過隨機(jī)數(shù)值模擬來驗(yàn)證檢驗(yàn)統(tǒng)計量的有限樣本性質(zhì)和檢驗(yàn)功效。第四章基于第三章所提出的Jackknife經(jīng)驗(yàn)似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計量,采用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以驗(yàn)證該檢驗(yàn)統(tǒng)計量的有效性。第五章為結(jié)論與展望,主要是對前文進(jìn)行的序列相關(guān)檢驗(yàn)做出總結(jié)性的闡述,對文中出現(xiàn)的問題及未解決的問題進(jìn)行展望。
【學(xué)位單位】：江西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：F224;F832.51
【部分圖文】：

第4章實(shí)證分析35項序列不存在自相關(guān)性。為驗(yàn)證本文所提方法的有效性，接下來采用傳統(tǒng)的序列相關(guān)檢驗(yàn)方法對該誤差項序列進(jìn)行檢驗(yàn)。圖(4.1)為誤差項序列的散點(diǎn)圖，誤差項序列在0附近波動，且波動幅度不大，可認(rèn)為該序列具有平穩(wěn)性。為了更客觀的說明誤差項序列的平穩(wěn)性，進(jìn)一步做了ADF檢驗(yàn)，如表4.1，其中p值等于0.01，在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為誤差項序列是平穩(wěn)的。同時采用自相關(guān)圖(ACF圖)和偏自相關(guān)圖(PACF圖)對誤差項序列進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，如圖4.2和圖4.3，滯后階數(shù)均在兩倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)，表明該序列無相關(guān)性，LB檢驗(yàn)(表4.2)的P值為0.367，大于0.05，即在5%顯著性水平下接受原假設(shè)，表明該誤差項序列不存在相關(guān)性。圖4.1誤差項散點(diǎn)圖表4.1誤差項的ADF檢驗(yàn)Dickey-FullerLagorderp-value-6.170460.01表4.2誤差項的LB檢驗(yàn)X-squareddfp-value0.8138810.367

預(yù)測回歸模型截距項的一致性檢驗(yàn)及其實(shí)證分析36圖4.2誤差項自相關(guān)圖圖4.3誤差項偏自相關(guān)圖4.2國內(nèi)實(shí)證分析4.2.1數(shù)據(jù)來源雖然國內(nèi)股票市場的研究相比于西方發(fā)達(dá)國家來說起步較晚，但我國股票市場的發(fā)展十分迅速。目前，也有眾多的研究學(xué)者對我國股票市場的收益率等進(jìn)行了相應(yīng)的研究，例如：蔣志強(qiáng),田婧雯&周煒星(2019)[81]一文選取了賬面市值比、股利分配率、股息價格比、股息收益率、每股收益價格比、現(xiàn)金收益價格比、通貨膨脹率、股票波動率等8個預(yù)測因子，構(gòu)造了包括中國A股市場組合、行業(yè)組合、賬面市值比組合和市值組合在內(nèi)的31個投資組合，運(yùn)用了可行擬廣義最小

預(yù)測回歸模型截距項的一致性檢驗(yàn)及其實(shí)證分析36圖4.2誤差項自相關(guān)圖圖4.3誤差項偏自相關(guān)圖4.2國內(nèi)實(shí)證分析4.2.1數(shù)據(jù)來源雖然國內(nèi)股票市場的研究相比于西方發(fā)達(dá)國家來說起步較晚，但我國股票市場的發(fā)展十分迅速。目前，也有眾多的研究學(xué)者對我國股票市場的收益率等進(jìn)行了相應(yīng)的研究，例如：蔣志強(qiáng),田婧雯&周煒星(2019)[81]一文選取了賬面市值比、股利分配率、股息價格比、股息收益率、每股收益價格比、現(xiàn)金收益價格比、通貨膨脹率、股票波動率等8個預(yù)測因子，構(gòu)造了包括中國A股市場組合、行業(yè)組合、賬面市值比組合和市值組合在內(nèi)的31個投資組合，運(yùn)用了可行擬廣義最小
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 劉鋒;李飛;喬靜然;;可加模型的序列相關(guān)性檢驗(yàn)[J];重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué));2012年04期

2 胡雪梅;劉鋒;;半?yún)?shù)時變系數(shù)模型的序列相關(guān)檢驗(yàn)[J];應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報;2011年06期

3 劉鋒;陳敏;鄒捷中;;部分線性模型序列相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)似然比檢驗(yàn)[J];應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報;2006年04期

4 王啟華;經(jīng)驗(yàn)似然統(tǒng)計推斷方法發(fā)展綜述[J];數(shù)學(xué)進(jìn)展;2004年02期

本文編號：2878484