基于统计抽样的重尾协整检验

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1、ｍｍ‘．職美．Ｉ．山曲大葦？ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ２０１６届硕±学位论文基于统计抽样的重尾协整检验．Ｋ卷作者姓名段丽她指导教师刘维奇教授—学科专业统计学－硏究方向时间序列分析培养单位数学科学学院学习年限２０１３年９月至２０化年６月ｉ１观咖趣Ｉ｜ｉＩ實．：＇丄途Ｉｆｐ山西大学２０１６届硕±学位论文基于统计抽样的重尾协整检验作者姓名段丽独指导教师刘维奇教授学科专业统计学研究方向时间序列分析培养单位数学科学学院学习年限２０１３年９月至２０化年６月二〇—六年

2、六月’ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒｓｄｅｇｒｅｅ，ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１６Ｈｅａｖｙ－ｔａｉｌｅｄＣｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＴｅｓｔｓＢａｓｅｄｏｎＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＳａｍｐｌｉｎｇＳｔｕｄｅｎｔＮａｍｅＬｉａＤｕａｎｙＳｕｅｒｖｉｓｏｒＰｒｏｆ．ＷｅｉｉＬｉｕｐｑＭａｏｒＳｔａｔｉｓｔｉｃｓｊＳｅｃｉａｌｔＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＡｎａｌｓｉｓｐｙｙＤｅｐａｒｔｍｅｎｔＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＲｅ化扣ｃｈＤｕｒａｔｉｏｎ２０１３－．０９

3、２（Ｈ６０６．Ｊｕｎｅ２０１６，目录Ｉ中文摘要ＡｂｓｔｒａｃｔＩＴＴＶ本文记号及缩写一章引言第１Ｕ研究现状１２１．２本文的结构安排第二章预备知识３２．１重尾过程３２丄１重尾分布的定义３２丄２重尾序歹Ｉ３ｊ的收敛性２．２单位根过程的定义和假设检验５第Ｈ■章重尾过程的Ｓｕｂｓａｍｐｌｉｎｇ协整检验９３．１模型及数据生成过程９Ｐｈｉｍｓ－ｅｎ３．２ＰｒｒｏＰＰ基于ｐ方法的协整检验９（）３．３Ｓｕｂｓａｍｐｌｉｎｇ抽样方法１１３．４证明过程１２３．５仿真模拟２０

4、第四章重尾过程的ＳｉｅｖｅＢｏｏｔｓｔｒａｐ协壁检验巧４．１模型及数据生成过程２３－４．２基于ＡｕｍｅｎｔｅｄｃｋｅＦｕｌｌｅｒＡＤｇＤｉｙ２４（巧方法的协整检验．４３ＳｉｅｖｅＢｏｏｔｓｔｒａｐ抽样方法２５４．４证明过程２６４．５仿真模拟２９第五章实证研究３１５．１上海市的税收收入和ＧＤＰ关系的实证分析３１第六章总结与展望巧．６１容总结３３６．２未来展望巧参考文献３５攻读学位期间取得的研究成果３９致谢４０个人简况及联系方式４１ｍ书４２学位论文使用授权声明４

5、３ＣｏｎｔｅｎｔｓＣｈｉｎｅｓｅＡｂｓｔｒａｃｔＩｔｒｔＡｂｓａｃＨＩＭａｒｋａｎｄＡｂｂｒｅｖｉａｔｉｏｎｓＶＣｈａｒｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１ｐｌ－Ｉ民ｅｓｅａｒｃｈＳｔａｔｕｓ１１．２ＡｒｔｉｃｌｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅＡｒｒａｎｅｍｅｎｔ２ｇＣｈａｒｐｔｅｒ２Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｉｅｓ３－ａ．ｅａｖｔｉｅｄｒｃｅ２１ＨｙｌＰｏｓｓｅｓ３２－．１？１Ｄｅ行ｎｉＵｏｎｓｏｆＨｅａｖｙｔａｉｌｅｄＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ３２．１．２ＣｏｎｖｅｒｅｎｃｅＴｈｅ

6、ｏｒｉｅｓ３ｇ２．２Ｄｅ行ｎｉｉｏｎｓａｎｅｓｉｅｓｉｎｆｎｏｏＰｒｅｃｅｄｅｓｌｄＨｙｐｏｔｈｓＴｔｇｏＵ化Ｂｔ５Ｃｈｔ－ａｒｐｅｒ３ＳｕｂｓａｍｐｌｉｎｇＣｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＴｅｓｔｓｉｎＨｅａｖｙｔａｉｌｅｄＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ９３．１ＭｏｄｅｌｓａｎｄＤａｔａＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｄｕｒｅｓ９３Ｐｉｌｉ－ＰＰｔｉｏ打Ｔ．２ｈｌｐｓＰｅｒｒｏｎ（）Ｃｏｉｎｔｅｇｒａｅｓｔｓ９３．３ＳｕｂｓａｍｐｌｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ１１．ｃａｒｏｏｆｓ３４Ｍａｔｈｅｍａｔｉ

7、ｌＰ１２３．５ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓ２０Ｃｈａｒｐｔ－ｎｅｒ４ＳｉｅｖｅＢｏｏｔｓｔｒａｐＣｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＴｅｓｔｓｉｎＨｅａｖｙｔａｉｌｅｄＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｓ２３４．１ＭｏｄｅｌｓａｎｄＤａｔａＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｄｕｒｅｓ２３ｍｅｎ－Ｔ４．２ＡｕｔｅｄＤｉｃｋｅＦｕｌｌ巧ＡＤＦ）Ｃｏｉｎｔｅｒａｔｉｏｎｅｓｔｓ２４ｇｙ（ｇ４．３ＳｉｅｖｅＢｏｏｔｓｔｎ＾Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ２５４．４