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基于序列与逆序列最小Wald统计量的通用STAR模型平稳性检验法

2014-03-15分类号:O212.1

【作者】刘田  谈进  
【部门】西南财经大学统计学院  西南财经大学经济信息工程学院  
【摘要】本文提出一种通用非线性单位根检验方法,使用待检序列及其逆序列的Wald统计量的最小值作为检验统计量,将Kapetanios等人提出的受限条件下ESTAR模型非线性单位根检验推广到非0位置参数的情形,也可应用于LSTAR或其他可能的STAR模型、TAR模型或传统的线性AR模型的平稳性检验。并且,推导了检验统计量的极限分布,仿真了检验水平与功效。结果表明,本文提出的检验方法对数据生成过程有广泛的适应性,并且在大多数情况下都能获得较其他方法更佳的检验功效。
【关键词】平滑转移自回归模型  非线性平稳性检验  伪检验  蒙特卡洛仿真
【基金】
【所属期刊栏目】统计研究
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