本文關鍵詞：基于STAR模型單位根檢驗的研究　出處：《浙江工商大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：近年來,作為非線性時間序列主流模型之一的平滑門限自回歸模型(STAR)被眾多學者所關注。非線性STAR模型對數(shù)據(jù)進行建模時,一些經(jīng)典的經(jīng)濟理論經(jīng)常涉及。比如,購買力平價理論(PPP)與實際匯率的研究是分不開的。購買力平價表示實際匯率是平穩(wěn)的。而實際匯率一旦趨向長期均衡值,它通常會表現(xiàn)為隨機游走過程。單位根檢驗已經(jīng)成為檢驗購買力平價理論的一個非常有效的工具。另一方面,如果數(shù)據(jù)存在單位根,則原有的基于平穩(wěn)數(shù)據(jù)而建立的分析方法將不再適用(例如參數(shù)t統(tǒng)計量不在服從t分布)。因此,對時間序列進行建模之前,需要對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗。雖然STAR模型能很好地擬合數(shù)據(jù),也能給出很好的經(jīng)濟學解釋,然而對于這種非線性模型,直接用ADF檢驗會導致過度的接受非平穩(wěn)時序的假設。自從Kapetanios等(2003)通過對模型進行泰勒展開,提出了區(qū)別常規(guī)DF檢驗的Dickey-Fuller型KSS檢驗統(tǒng)計量以來,關于非線性平滑轉(zhuǎn)化自回歸模型(STAR模型)的單位根檢驗一直被研究者所關注。然而,目前關于STAR模型單位根檢驗的研究仍存在以下不足:第一、眾多研究集中在金融時間序列條件均值的非線性特征上,為了討論非線性在單位根檢驗的作用,對局部線性部分進行了限制而忽略了局部參數(shù)對檢驗的影響;第二、對于帶趨勢項的STAR過程,并未對帶趨勢項的兩種形式進行區(qū)分。不同于AR模型,帶趨勢項的STAR模型的兩種形式并不一致,需要進一步進行研究分析;第三、對于誤差項是異方差的情景,特別是高階的GARCH模型,鮮有文獻進行深入研究。因此,在已有文獻的基礎上,本文對STAR模型的單位根檢驗進行了深入的研究。本文的主要研究工作可從以下四個方面闡明:第一、考慮到局部區(qū)制可能出現(xiàn)平穩(wěn)或者非平穩(wěn)情況,本文對局部區(qū)制未知情況下STAR模型的單位根檢驗進行了研究。當局部區(qū)制未知(平穩(wěn)或者非平穩(wěn))時,本文構建Wald檢驗統(tǒng)計量,推導出檢驗統(tǒng)計量的漸進分布(極限分布),通過Monte Carlo模擬探討該統(tǒng)計量的檢驗水平和檢驗功效,并與KSS檢驗進行比較。模擬結果發(fā)現(xiàn)該檢驗統(tǒng)計量比常規(guī)檢驗統(tǒng)計量KSS有更令人滿意的檢驗效果。第二、本文對帶漂移項的單位根過程和帶確定性趨勢項的STAR平穩(wěn)過程這兩個圖形相似的數(shù)據(jù)生成過程進行比較。然而,不同于線性AR模型,帶趨勢項非線性STAR模型的兩種形式并不一致。對帶趨勢項STAR模型的兩種不同形式,本文擬采用直接檢驗法和OLS去趨勢法進行單位根檢驗的對比研究�；谶@兩種方法,本文主要從檢驗統(tǒng)計量的漸進分布及檢驗效果等方面對它們進行研究闡述,得出相應的結論,從而為帶趨勢STAR時序和帶漂移項單位根過程的區(qū)分給出有效的檢驗方法。第三、從金融時序圖來看,局部爆炸過程(泡沫過程)時有發(fā)生,然而在該情況下基于STAR模型的單位根檢驗鮮有文獻提及。本文深入研究了位置參數(shù)不為零且局部區(qū)制不平穩(wěn)情況下(特別是溢出過程的情況下)STAR模型的單位根檢驗,給出了修正的Wald型檢驗統(tǒng)計量,推導了該檢驗統(tǒng)計量的極限分布,通過Monte Carlo模擬給出修正Wald統(tǒng)計量的臨界值,并驗證了該統(tǒng)計量的檢驗效果,發(fā)現(xiàn)該檢驗統(tǒng)計量有很好的檢驗效果。第四、大多數(shù)金融時間序列的非線性特征不僅表現(xiàn)在序列的條件均值上,也會表現(xiàn)在條件方差上。在實際研究中,經(jīng)濟變量的波動在不同時期通常具有時變性和波動集群性,非線性STAR-GARCH模型在現(xiàn)實中有著很重要的意義。本文對ESTAR-GARCH(p,q)模型的單位根檢驗進行了詳細討論。本文從理論上研究了基于OLS法和基于QML法的t檢驗統(tǒng)計量的極限分布,通過Monte Carlo模擬考察了基于這兩種方法下檢驗統(tǒng)計量的檢驗效果,結果發(fā)現(xiàn)t檢驗統(tǒng)計量比常規(guī)的DF統(tǒng)計量更有效,基于QML法下的檢驗統(tǒng)計量比OLS法的更有效。
【學位授予單位】：浙江工商大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F224

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本文編號：1308518