向量誤差修正模型中兩類非線性調節(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因對金融非線性時間序列的重大貢獻于2003年獲得Nobel經濟學獎。門限模型和平滑轉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)中兩類非線性調節(jié)檢驗問題，并研究了在原假設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)提出了基于原假設為線性非同積關系的門限同積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系。 2．對平滑轉移向量誤差修正模型(smooth transition vector error correctionmodels，STvECM)提出了基于原假設為線性不含平滑轉移均衡趨勢關系的非線性調節(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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