参数单指标分位数自回归模型的诊断检验

本文研究参数单指标时间序列分位数自回归模型有效性的检验问题.当分位数回归变量的维数较大时,现有的检验方法将面临"维数灾难"问题.为了解决这个问题,本文基于残差经验过程,利用降维思想构造统计量,它有效地适应于参数单指标时间序列分位数自回归模型.本文提出Khmaladze鞅转换方法来替代经验过程,并构造检验统计量,证明所构造的检验统计量能够渐近收敛到分布自由的标准Brown运动.模拟研究和实际数据分析的结果表明,本文所提方法在参数单指标分位数自回归模型的检验中优于已有的检验方法.     

基于动态因子结构的贝叶斯分位面板协整研究

针对传统面板协整检验在建模过程中易受异常值影响以及其原假设设置的主观选择问题,本文利用动态公共因子刻画面板数据潜在的截面相关结构,提出基于动态因子的截面相关结构的贝叶斯分位面板协整检验,结合各个主要分位数水平下参数的条件后验分布,设计结合卡尔曼滤波的Gibbs抽样算法,进行贝叶斯分位面板协整检验;并进行Monte Carlo仿真实验验证贝叶斯分位面板协整检验的可行性与有效性。同时,采用中国各省金融发展和经济增长的面板数据进行实证研究,结果发现在各主要分位数水平下中国金融发展和经济增长之间具有协整关系。研究结果表明:贝叶斯分位面板协整检验方法避免了传统面板数据协整方法由于原假设设置不同而发生误判的问题,克服了异常值的影响,能够提供全面准确的模型参数估计和协整检验结果。     

协整关系中门限效应的Wald检验

在协整的三角表示形式中,利用Wald检验方法检验协整回归关系中存在的门限非线性.在线性协整的原假设下构造了Wald统计量及其泛函形式,给出了不依赖于门限参数的极限分布.利用模拟计算研究了所提检验的有限样本性质.对不同到期时间的债券利率进行检验,结果表明利率之间具有门限协整关系.     

黄金和比特币的动态协整研究——基于半参数MIDAS分位点回归模型

与黄金相比,比特币收益率高、波动率大、免监管以及免税收等性质,在金融领域将会有巨大的发展空间.比特币有时被称为新型黄金,可以取代黄金用来对冲通货膨胀,成为新型避险资产,可以与黄金互补来进行套期保值,这令金融领域的各类投资者非常感兴趣.因此,关于比特币和黄金之间关系的研究有重要的现实意义.文章对比特币和黄金之间的分位点协整关系进行了实证研究与检验.为了充分应用混合频率数据的信息,文章提出了半参数MIDAS分位点回归模型,并给出了模型的估计和相应的统计推断.与已有的关于比特币的研究方法和方向不同,文章考虑的是比特币和黄金的分位点协整关系,在半参数MIDAS分位点模型中,假定黄金和比特币的协整关系是状态依赖和时变的.实证结果发现,比特币收益率和黄金收益率在0.01-0.99分位点都有分位点协整关系,以及黄金市场和比特币市场风险的变化趋势大致相反,这为黄金和比特币组合使用进行套期保值提供了依据.     

协整回归残量平稳性的小波检验

本文研究基于小波方法的协整回归残量平稳性检验。将文献[6]中的小波方法推广到了协整关系的检验,给出了对线性协整模型OLS回归后得到的残量进行平稳性检验的小波方法,得到了在原假设非协整下检验统计量的渐近分布。模拟实验和实例分析都验证了新方法的有效性。     

累积Logistic回归模型结构变点的序贯检验

分类时间序列在生物医学、社会学和遗传学等领域有着广泛的应用,累积Logistic回归模型是分类时间序列建模的一类重要模型.本文基于偏似然得分过程(Partial likelihood score process)提出一种变点序贯检验方法,监测累积Logistic回归模型的结构是否发生变化.原假设下推导检验统计量的极限分...     

带相依辅助信息的分位数自回归模型的经验似然估计

分位数自回归模型作为一类常用的变系数时间序列模型,在理论研究和实际问题中都有广泛的应用.考虑到这类模型具有自回归的结构属性,数据采集过程中产生的额外信息,以相依辅助信息函数的形式被引入到模型系数的估计中来.该文应用经验似然方法得到了模型系数的估计量,得到了模型系数的估计量,并论证了其渐近正态性.基于渐近正态性的理论结果,进一步讨论了模型系数线性约束性问题的Wald检验统计量的渐近性质.数值模拟和实例数据分析的结果均表明,利用经验似然估计处理带相依辅助信息函数的方法较传统的分位数回归估计更有效.因而,一般常系数线性分位数回归模型在独立假设下的结果,被推广至具有相依结构的一类变系数模型中去.     

半参数平滑转换分位数自回归模型及应用

已有针对平滑转换自回归模型(STAR)的研究多是将转换函数设定为Logistic函数或指数函数形式,并在均值回归框架下获得模型的估计、检验及预测结果.文章基于重心权有理插值和分位数回归方法,构建一类新的半参数平滑转换分位数自回归模型,其主要特点表现在:第一,基于重心权有理插值方法构造的平滑转换函数,形式更加灵活自由,有效减少了模型误设的风险.第二,在分位数回归框架下,利用遗传算法获得新模型在不同分位点处的平滑转换自回归系数估计,比单纯的均值回归得到的信息更为丰富.数值模拟结果显示,新模型的平滑转换自回归系数估计在无偏性、有效性和一致性方面均具有较好表现.最后,将新模型应用于上证综指日收益率的动态趋势及预测研究,细致揭示了收益率序列在不同阶段、不同分位点处的非线性和异质性变化特征.     

变结构面板协整检验的响应面函数研究

Panel-ρ检验是常用的异质面板数据协整检验统方法,本文通过Monte Carlo模拟分析Panel-ρ协整检验方法的小样本性质,以及该方法对于变结构面板协整检验的检验功效.结果表明,在小样本情况下Panel-ρ统计量在原假设下的渐进分布会不同于该统计量的理论渐进分布,而且面板数据中存在的结构变化也会对渐进分布产生影响,从而降低Panel-ρ检验的检验功效.为了得到更加符合实际样本情况的统计量临界值,通过Monte Carlo模拟方法得到Panel-ρ协整检验方法的响应面函数,建立了统计量的临界值与面板数据的样本容量、结构变化类型的直接函数关系.Monte Carlo模拟检验表明,响应面函数法确实能够改善Panel-ρ协整检验的检验功效,在小样本容量和具有结构变化的情况下保证了面板协整检验的有效性.     

时间序列模型的动态计量分析方法在科研投入效果评价中的应用

运用时间序列模型的动态计量方法对科研投入的效果进行分析.以GDP作为检验科研投入效果的经济指标,对1980-2001年我国科研投入对经济增长的贡献作用进行实证分析,构建了科研投入与GDP的自回归分布滞后(ADL)模型,以此为起点并结合平稳性检验和协整检验建立了动态计量经济学模型的一般形式即误差修正模型(ECM),该模型刻画了科研投入与经济增长二者之间长期稳定的均衡关系.     

回归模型的同方差检验

本文利用局部经验似然和WNW方法对条件分布函数和条件分位数进行估计,并利用条件分位数的方法对回归模型中的误差方差进行了同方差假设检验,获得了零假设下检验统计量的渐近分布为X2分布．模拟计算表明同方差假设检验的条件分位数方法具有较好的功效．     

基于变结构协整理论的保费预测模型

提出了一种基于变结构协整理论的保费预测建模新方法,所建模型反映了保费和GDP之间的长期静态和短期动态波动的均衡关系.通过确定时间序列突变点,并利用突变点信息提高模型的预测精度,避免了传统的保费预测中经常存在的虚假回归问题.采用该方法对中国年度保费进行了预测分析,结果表明了该方法的有效性.     

内地股票市场与国际主要股票市场的非线性关联机制研究

本文分别在线性协整模型和非线性指数平滑迁移自回归误差修正模型(ESTARECM)的框架下,对内地股票市场与国际主要股票市场价格指数进行了长期均衡关系的检验。结果发现内地股票市场除与日本股票市场价格指数不存在协整关系外,与国际主要股票市场价格指数均存在协整关系。进一步利用线性和非线性格兰杰因果关系检验方法对内地股票市场与国际主要股票市场收益率序列进行了短期动态机制的识别,结果发现上证指数与道琼斯指数、金融时报指数以及恒生指数收益率之间存在单向的格兰杰因果关系,并且在上证指数与恒生指数构成的二元系统中,上证指数表现出较强的外生性。而与日经225指数则存在双向的格兰杰因果关系。     

基于极端分位回归模型的原油股市动态相依关系研究

针对国际原油价格对股市波动影响效果,提出极端分位回归的模型检验方法.利用金融时间序列数据,通过加入结构突变,构建分位回归模型分析股票收益问题,根据中国等原油进出口国家股市收益进行实证分析,研究变量之间的相依关系.研究结果表明动态尾部相依普遍存在于国家股市中,国际原油对国家股市的冲击存在明显的异质性,原油可以较好的对冲风险投资.随着石油价格的波动,国家股票收益会因此受到影响,不同国家股市在不同分位点随着石油价格变化的波动出现异质性.     

周期异方差时间序列的季节单位根检验

为检验带异方差的季节时间序列中的单位根,提出基于最小二乘估计的统计量.在原假设下得到检验统计量的极限分布.用M on te C arlo方法计算同方差下的经验分位数并考虑异方差对检验水平的影响.实例分析表明了用该方法检验季节单位根的有效性.     

面板数据分位数回归模型求解的模式搜索法

本文应用最优化理论,对固定效应的面板数据分位数回归模型,提出一种模式搜索方法,此方法可以同时估计出所有分位点处的解释变量系数和所有个体的固定效应值。进一步利用蒙特卡洛模拟比较现有文献中涉及的面板数据分位数回归方法,结果显示无论误差项是否满足经典假设,模式搜索分位数回归法较之其他分位数回归估计方法更为有效.     

基于贝叶斯平滑转移模型的汇率非线性协整关系研究

针对平滑转移模型参数估计不确定性导致的协整检验方法相对复杂问题,提出基于平滑转移模型的贝叶斯非线性协整分析。通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,结合参数的后验条件分布特征设计Metropolis-Hasting-Gibbs混合抽样方案,据此估计平滑转移模型的参数,并对回归残差进行贝叶斯单位根检验,解决参数估计过程中遇到的参数估计不确定性及协整检验复杂的问题;利用人民币对美元汇率与中美两国的利率数据进行实证分析。研究结果表明:MH-Gibbs抽样方案能够有效估计平滑转移模型的参数,中美汇率波动和利差之间存在平滑转移协整关系。     

统计套利模型研究——基于上证50指数成份股的检验

本文借鉴协整的思想,并采用比协整回归更一般化的方法来研究股票之间的统计套利模型。采用逐步回归法来确定合适的定价子空间与证券组合,并将统计套利模型应用于上证50指数的50个成份股,并使用方差比分析来检验可预测性,其结果表明随机去势后的股票价格序列明显偏离随机游走,存在着可预测成分。联立方程模型的估计结果表明错误定价趋于在短期内形成趋势,而在更长时间内回复。样本外绩效对交易费用水平的变动非常灵敏,机构投资者的年夏普比为1.3。     

具有线性趋势回归信度模型异方差的score检验

回归信度模型在保险研究中具有重要的作用.本文分险种内部,险种之间,险种内部及之间三种情形讨论了具有线性趋势回归信度模型异方差的score检验问题.首先推导了异方差存在性检验的score检验统计量,然后利用Monte-Carlo方法模拟了这几种检验统计量的功效,功效模拟结果显示：这几种检验统计量都有很好的检验效果.最后利用文中所得到的检验方法对旅客意外身体伤害保险数据进行了实例分析.     

删失分位数回归模型中的变点检测问题

本文针对固定删失分位数回归模型中的变点问题提出一种新的检测方法;基于观测值的有效子集信息和分位数目标函数的次梯度提出检验统计量.在原假设下,本文得到检验统计量的渐近性质,并且通过模拟方法得到渐近分布的临界值.由于本文提出的方法仅需要在原假设下拟合模型,所以其在计算上更加有效.此外,相比较于传统的Powell方法,数值模拟研究发现本文提出的方法在有限样本的条件下有相近功效及更高的计算效率.最后,本文分析了一组美国居民收入数据集来展示所提方法的实际应用表现.