时间序列中向量自回归模型的拟合优度检验

本文提出并研究了一些诊断检验工具,用于一般参数型的时间序列向量自回归模型的拟合优度检验．该检验在零假设下渐近服从卡方分布,并能侦察到以参数速度收敛到零假设模型的备择模型．检验涉及到权函数,因此可以灵活地选择权函数以提高检验功效,尤其是在可能的偏离方向已知情形．如果备择不是方向型的,而只知道其属于某一个模型类中,此时可构造一个渐近分布自由的极大极小（maximin）检验．对于饱和备择,基于得分型思想给出了构造万能（omnibus）检验的可行性构想．本文对提出的检验从理论上进行了功效研究．另外,为提高检验在小样本情形的功效,本文把非参数Monte Carlo检验方法推广到相依数据情形．最后,通过模拟研究和实际数据分析进一步表明检验的有用性．     

带有固定效应且n和T都很大的动态面板模型的诊断检验

研究了动态面板数据模型的诊断检验问题.对于带有固定个体效应且n和T都很大的的动态面板数据模型,通过残差的一阶差分构造了一个人工自回归模型,并基于该自回归模型系数的最小二乘估计构造了一个检验统计量检验模型的充分性.研究表明在一定的假设条件下,该检验渐近服从卡方分布,计算简单方便.模拟实验结果表明该检验表现很好.     

TESTING THE ADEQUACY OF GARCH-TYPE MODELS IN TIME SERIES

In this article a new approach for checking the adequacy of GARCH-type models in time series was proposed. The resulted tests involve weight functions, which provide them with the flexibility in choosing scores to enhance power performance. The choice of weight functions and the power properties of the tests are studied. For a large number of alternatives, asymptotically distribution-free maximin test is constructed. The tests are asymptotically chi-squared under the null hypothesis and easy to implement. Simulation results indicate that the tests perform well.     

双阀值LSTAR模型非线性检验的理论研究及其应用

本文分析—个转换函数为logistic形式的双阀值平滑转换自回归(LSTAR)模型,并对该模型的非线性进行了诊断检验.通过泰勒展开等手段,用一个简单的线性模型逼近非常复杂的非线性的双阀值LSTAR模型,对应的两个模型的零假设被证明完全等价,从而大大简化模型线性性的诊断检验工作.理论研究表明,不同于单阀值STAR模型需要对转换函数进行三阶泰勒展开,双阀值模型只需要对转换函数进行一阶泰勒展开即可,这大大节省了自由度.模拟研究和实际数据分析结果验证了理论结果的有用性.     

检验n和T都很大的固定效应动态面板模型的条件异方差性

研究了动态面板数据模型的条件异方差性检验问题.对于n和T都很大的固定效应动态面板数据模型,通过残差的一阶差分的平方序列,建立一个人工自回归模型,并基于该人工自回归模型系数的最小二乘估计构造检验统计量,检验误差序列的条件异方差性.研究表明在一定的假设条件下,得到的检验渐近服从卡方分布,计算简单方便,通过一些模拟试验研究了检验的小样本性质.模拟研究表明该检验表现很好.     

多元时间序列GARCH型模型的诊断检验

多元时间序列GARCH型模型已被证实在理论和实际中具有重要作用.该文对这一类模型的拟合优度提出了一组得分型检验统计量.这些检验在零假设模型下渐近服从卡方分布,计算简单,临界值容易得到.检验对备择模型比较敏感,能侦察到以1/n~(1/2)的速度收敛到零假设的备择模型.对于可能的多个备择,构造了渐近分布自由的Maximin检验;而对于饱和备择情形,基于得分型检验的思想提出了一个构造Omnibus检验的可能性.值得指出的是构造的这组检验能检测到零假设模型的条件协差阵的每一部分可能的偏离,从而当模型被错误指定时,该检验能提供相关信息进行模型修正.模拟结果表明该文的检验表现理想.     

约束条件下多元线性模型中线性估计的可容许性

本文研究了多元线性模型中未知参数在约束条件:(θ-θ0)′X′NX(θ-θ0)≤U,N≥0下中心点θ0对线性估计的可容许性的影响.研究结果表明对于具有某种结构的θ1和θ2,在约束集(θ-θ1)′X′NX(θ-θ1)≤U,N≥0与(θ-θ2)′X′NX(θ-θ2)≤U,N≥0下的可容许线性估计类是一致的.     

面板数据模型的序列相关性检验——理论研究与实证分析

本文对文献中面板数据模型中一些重要的序列相关性检验方法进行了梳理,并基于动态面板数据模型联合序列相关性检验对外商直接投资与增加就业的影响关系进行了实证研究。     

不完全椭球约束下多元线性模型线性估计的可容许性

本文研究了多元线性模型当未知参数受不完全椭球约束$\mbox{tr}(\Theta-\Theta_1)'N(\Theta-\Theta_1)\leq\sigma^2$时线性估计的可容许性问题.具体而言,我们研究了约束$\mbox{tr}(\Theta-\Theta_1)'N(\Theta-\Theta_1)\leq\sigma^2$中$N$和非中心点$\Theta_1$对线性估计的可容许性的影响.主要结果表明在两个不同的不完全椭球约束条件$\mbox{tr}(\Theta-\Theta_1)'N(\Theta-\Theta_1)\leq\sigma^2$与$\mbox{tr}(\Theta-\Theta_2)'N(\Theta-\Theta_2)\leq\sigma^2$ 下,当$\Theta_1$和$\Theta_2$满足一定的关系时,可容许的齐次线性估计类是相同的.     

带有非中心不完全椭球约束的线性模型中线性估计的可容许性

本文研究了线性模型(Y,Xβ,σ2V V≥0)在非中心不完全椭球约束:(β-β0)’N(β-β0)≤σ2,N≥0下椭球中心β0对线性估计的可容许性的影响,证明了对于具有某种结构的β1和β2,线性模型(Y,Xβ,σ2V,V≥0)在非中心不完全椭球约束:(β-β1)’N(β-β1)≤σ2,N≥0与非中心不完全椭球约束:(β-β2)’N(β-β2)≤σ2,N≥0下的可容许线性估计类是相同的．