【摘要】本文通过频谱分析揭示了预白化ＨＡＣ和参数化ＶＡＲＨＡＣ比非参数ＨＡＣ具有明显优势，并指出传统预白化ＨＡＣ法由于使用了存在有限样本偏差的ＯＬＳ法来估计自回归参数，导致其存在有限样本偏差，由此构造的ｔ统计量具有过度拒绝原假设倾向。为了减少预白化ＨＡＣ的偏差，将ＯＬＳ估计量的线性修正（ＬＢＣ）和非线性修正（ＮＢＣ）嵌入到预白化ＨＡＣ中，研究表明该法能大大减少长期方差的估计偏差，并通过蒙特卡洛模拟证实对预白化ＨＡＣ的修正估计能有效减少平稳过程之间的伪回归概率，从而提高了回归模型统计推断的可靠性。