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[期刊] 统计与决策
[作者]
李军 孙彦彬
一、平稳随机过程任何时间序列数据都可看成由一个随机过程产生的结果,即随机过程的一个(特殊的)实现,也就是一个样本。如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数,并且在任何两时期之间的
[期刊] 统计研究
[作者]
刘田 谈进
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡林芝 吕王勇
在分析传统时间序列分段检验理论不足的基础上,文章提出了基于Tukey法改进时间序列平稳性检验的分段检验法。在对各段均值与协方差函数相等的检验中各构造一个t化极差统计量,减少检验犯第一类错误的概率,从而降低了平稳序列被误判为非平稳的概率,提高了分段检验方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈悦 周奎省 张学峰
如何在诸多具有竞争性的模型中选择一个理想的模型是计量经济学近些年来的一个重要研究领域。文章以系统动力学系统性能评价理论为视角,对线性时间序列计量模型的选择方法做了探讨,认为系统动力学系统性能评价指标体系比计量模型评价指标体系合理,其不但可以克服计量模型选择方法的局限而且简单易行,为计量模型选择提供了一种新的思路。
关键词：
线性时间序列 模型选择 方法 系统动力学
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
朱小斌
今年 ,瑞典皇家科学院又把诺贝尔经济学奖颁给了计量经济学家美国纽约大学的罗伯特·恩格尔教授和加州大学圣地亚哥分校的克莱夫·格兰杰教授 ,以表彰他们对时间序列分析作出的重大贡献。以下是瑞典皇家科学院关于两位获奖者主要理论贡献的介绍。
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
朱小斌
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢佳利 杨善朝 梁鑫
文章运用时间序列的几个不同模型,对我国居民消费价格指数(CPI)的变化规律进行了比较研究;通过对我国2001年1月至2007年8月共80个月份的CPI值进行实证分析,建立了一个反映CPI变化规律的较优统计预测模型,该模型的相对误差控制在1%之内,得到较好的结果;最后,利用该模型对2007年9月至2008年8月的CPI变化趋势进行了预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪远征 徐雅静
本文介绍多元平稳时间序列ARIMAX模型的建立方法,并将ARIMAX模型应用于我国第三产业产值、固定资产投资和GDP数据的分析与预测,得到较为满意的结果。
关键词：
ARIMAX模型 时间序列 预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
严方笠 吴建銮
研究目标:完善季节时间序列模型建模理论,解决建模过程烦琐、各类检验方法的结论差异大以及模型误设定问题。研究方法:基于对各季节时间序列模型的数理分析及比较,提出合理的模型检验程序;再运用Sieve Bootstrap方法,给出季节性单位根检验及确定性季节过程检验的统计量的临界值,并比较基于Sieve Bootstrap的检验方法与HEGY检验、BT检验的异同。研究发现:本文提出的检验程序能有效识别模型,检验统计量有限样本性质优良;实证分析表明,本文提出的检验程序及方法能更有效地识别中国宏观经济数据中的季节性。研究创新:将Sieve Bootstrap方法应用于季节时间序列的平稳性检验及趋势性检验中。研究价值:提出季节时间序列模型检验程序及检验方法,促进其在季节性经济数据中的应用。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
严方笠 吴建銮
研究目标:完善季节时间序列模型建模理论,解决建模过程烦琐、各类检验方法的结论差异大以及模型误设定问题。研究方法:基于对各季节时间序列模型的数理分析及比较,提出合理的模型检验程序;再运用Sieve Bootstrap方法,给出季节性单位根检验及确定性季节过程检验的统计量的临界值,并比较基于Sieve Bootstrap的检验方法与HEGY检验、BT检验的异同。研究发现:本文提出的检验程序能有效识别模型,检验统计量有限样本性质优良;实证分析表明,本文提出的检验程序及方法能更有效地识别中国宏观经济数据中的季节性
[期刊] 统计研究
[作者]
王泽宇 李智 徐鹏
非整数值时间序列单位根检验研究已趋成熟,而整数值时间序列单位根检验则刚起步。本文主要采用蒙特卡洛模拟方法对INAR(1)模型单位根检验中的DF统计量和∑_t=1~TI{ΔXt<0}统计量的检验功效高于DF统计量。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张凌翔 张晓峒
本文讨论了局部随机游走STAR模型、局部随机趋势STAR模型的线性性检验问题,构造了Wald类检验统计量,推导出了这些统计量的极限分布,并分析了这些统计量有限样本下的统计特性;本文提出了在局部平稳性未知的条件下,进行STAR模型的线性性检验方法,构建了稳健的检验统计量。检验功效与检验水平分析表明,该统计量具有良好的检验水平及较高的检验功效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖燕婷 田铮 郭文艳
文章针对时空地理加权回归模型,通过时空加权距离构造权重矩阵,采用地理加权拟合技术得到回归系数的逐点估计。对整个回归关系进行关于时间和空间的全局非平稳性检验,基于估计残差,构造广义似然比统计量,利用Bootstrap方法计算检验的p值。模拟算例和实际例子均说明该检验方法的有效性。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
胡俊娟 陈振龙 章迪平
文章探讨了局部平稳性未知情况下ESTAR模型的单位根检验,提出了修正的Wald统计量,通过模拟给出了其临界值,推导出了该统计量的极限分布,并分析了在有限样本下该统计量的特性。通过蒙特卡罗模拟,该检验统计量具有良好的检验水平和较高的检验功效,进一步通过模拟发现在全局平稳非线性ESTAR模型下,该修正的Wald统计量比KSS型统计量具有更高的检验功效。
[期刊] 管理评论
[作者]
郑苏晋 乔恒 蒙羞叶
保险是金融体系的重要组成部分,然而其如何作用于经济增长、影响的大小如何仍然不甚清晰。要保证中国经济持续增长,厘清保险业促进经济增长的路径和影响机制十分重要。本文采用VAR和VEC模型的脉冲响应分析方法,结合最新基于EGLS的Bootstrap方法对保险业服务经济增长的方式进行研究。实证检验表明目前保险的风险补偿职能对经济增长的促进作用较为明显,这一传导机制更多是间接的,不能认为保险业发展是拉动经济增长的直接原因。
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