LSTAR—GARCH模型的单位根检验.pdf

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1、第3l卷第7期统计研究Vo1．31，No．72014年7月StatisticalResearchJu1．2014LSTAR—GARCH模型的单位根检验汪卢俊内容提要：LSTAR模型的单位根检验往往易忽视其条件方差的时变性，实际上，对许多经济变量尤其是金融变量建立LSTAR模型后，经常发现其条件方差存在GARCH效应。针对LSTAR—GARCH模型的平稳性检验，本文构建了检验统计量t，在极大似然估计的基础上，推导出t的渐近分布，通过蒙特卡洛模拟方法得到该统计量的渐近临界值，并在此基础上研究了t的检验功效及其优势。关键词：LSTAR—GARCH模型；单位根检验；极大

2、似然估计；蒙特卡洛模拟中图分类号：0212文献标识码：A文章编号：1002—4565(2014)07—0085—07TheUnitRootTestofLSTAR．GARCHnodelWangLujunAbstract：TheunitroottestofLSTARmodeloftenignoresitstime-varyingconditionalvariance，infact，formanyeconomicvariables，especiallythefinancialvariables，afterLSTARmodelsetup，weoftenfoundthec

3、onditionalvariancesexistGARCHeffects．InviewoftheproblemofstationaritytestofLSTAR—GARCHmodel，thispaperconstructstheteststatisticstⅣG，thenonthebasisofthemaximumlikelihoodestimation，derivedtheasymptoticdistributionoftⅣc，asymptoticcriticalvalueofthestatisticisobtainedbytheMonteCarlosimul

4、ationmethod，andonthebasis，studiesthetestpower．ComparingwiththetⅣctestproposedbyLiuandZhang(2009)、thet￡ctestproposedbyLingeta1．(2003)andthestandardDickey—Fullertest，wefoundthatourproposedtesthasthebesttestpower．Keywords：LSTAR-GARCHModel；UnitRootTest；MaximumLikelihoodEstimation；MonteCa

5、rloSimulation夫体制转换自回归模型(MSAR)三种类型。其中，一、引言STAR模型可以涵盖TAR模型，认为各种区制之间自Box和Jenkins(1970)⋯提出ARMA模型描的转移是平滑变化的，更能反映经济现实和渐变性述经济变量的动态特征后，时间序列分析一直被线经济政策等，而且相比MSAR模型可以给出区制转性假设所主导。在Nelson和Plosser(1982)使用移的具体非线性形式，蕴含的政策建议的有效性增DF单位根检验发现美国主要宏观经济变量均是单强，因而在应用中也更受青睐。但STAR模型主要位根过程之后，包括协整分析以及误差修正模型等描述的是时

6、间序列条件均值的非线性特征，具体建非经典线性时间序列建模方法得到了迅速发展。然模时经常发现条件方差会呈现时变性特征，而，perron(1989)通过结构突变单位根检验质疑Hamilton(2008)指出，即使研究的重点在时间序了Nelson和Plosser(1982)的研究，发现考虑结构突列的条件均值，正确地设定条件方差的形式仍很重变后，研究中的大多数变量均为平稳序列。这一发要，因白噪声的残差假定得不到满足时可能引致伪现让我们意识到，在推断时间序列平稳性时，很可能回归的问题，而且没有充分考虑到条件方差的时变由于未考虑到序列的结构变化而误判其平稳性。结性会导致条件

7、均值更容易受异常值的影响。实际构突变时间序列本质上是经济现象中的体制转换在上，在Engle(1982)、Bollerslev(1986)。。分别提出时间空间上的反映，而在状态空间上的反映则是体ARCH以及GARCH模型后，时间序列条件方差的制转换的非线性时间序列模型，包括门限自回归模时变性特征也得到了很好的描述。因此，在型(TAR)、平滑转换自回归模型(STAR)和马尔可Luukkonen和Ter~isvirta(1998)结合时间序列条件·86·统计研究2014年7月均值与条件方差的非线性特征提出STAR—GARCH关于AR．GARCH模型的单位根检验，Pan

8、tula模型后，该模型在