向量誤差修正模型中兩類非線性調(diào)節(jié)檢驗研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、Clive W.J．Granger，Robert F.，Engle因?qū)鹑诜蔷€性時間序列的重大貢獻于2003年獲得Nobel經(jīng)濟學(xué)獎。門限模型和平滑轉(zhuǎn)移模型是兩類重要的金融非線性時間序列模型，有著廣泛應(yīng)用背景，對于這兩類模型的理論成果的研究正在進行之中。 本文研究向量誤差修正模型(vector error correction models，VECM)中兩類非線性調(diào)節(jié)檢驗問題，并研究了在原假設(shè)下為未識別量的未知參數(shù)的估計問題。獲

2、得如下成果： 1．對門限向量誤差修正模型(threshold vectot error correction models，TVECM)提出了基于原假設(shè)為線性非同積關(guān)系的門限同積bootstrap檢驗。給出了上述模型中未識別參數(shù)最大似然估計(maximum likeli：hood estimation，MLE)的兩種搜索算法——網(wǎng)格點搜索法和遺傳算法，并給出了兩種算法的適用范圍；給出了檢驗門限同積的SupLM檢驗及相應(yīng)的漸近分布

3、；給出SupLM檢驗統(tǒng)計量p值的殘差bootstrap模擬方法。模擬實驗驗證了該方法的有效性，進而應(yīng)用該方法檢驗了幾種美國國庫券收益率之間存在明顯的門限同積關(guān)系。 2．對平滑轉(zhuǎn)移向量誤差修正模型(smooth transition vector error correctionmodels，STvECM)提出了基于原假設(shè)為線性不含平滑轉(zhuǎn)移均衡趨勢關(guān)系的非線性調(diào)節(jié)bootstrap檢驗。給出了該模型中未知參數(shù)均為未識別量時參數(shù)估計

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