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稳健的HAC法在多元平稳时间序列之间伪回归中的应用

 

摘要在多元平稳时间序列之间的伪回归研究中,由于随机干扰项之间存在未知且复杂的自相关或异方差结构,使得传统的F检验存在较高的伪回归概率,且随样本容量的增加而减少的趋势不明显,即使经传统HAC法调整的F检验仍然存在较高的伪回归概率。本文在传统HAC法的基础上,将截断参数M设定为样本容量T,并推导新的模型显著性检验Wald*统计量的极限分布。通过比较分析,表明Wald*统计量能大大减少伪回归概率,且新统计量比传统检验统计量更加稳健,但是也发现新的统计量具有一定程度的检验水平扭曲,原因在于截断参数M的设定忽略了AR过程的持久性、MA过程的滞后阶等因素,从而导致Wald*存在检验水平扭曲,说明M的设定不当会产生伪回归和检验水平扭曲现象。
关键词  多元平稳回归模型 伪回归  HAC方法  Wald检验  蒙特卡罗模拟