bootstrap方法分析AR(p)的單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的漸近分布.pdf

1、．O nT h e A s y m p t o t i c s O f B o o t s t r a p T e s tA u t h o r ：S u p e r v i s o r ： 里! Q 魚墨曼Q ! = L i 莖i 墜圣h 塹gS b u j e c t ： ￡￡Q 魚坐i ! i 鯉墊亟S 主叢i 墨魚堡墨G r a d u a t eS c h o o l o f Z h e j i a n gU n i v e

2、r s i t yH a n g z h o u ，P ．R ．C h i n aM a y ，2 0 0 9r摘 要單位根檢驗(yàn)是檢驗(yàn)時(shí)間序列平穩(wěn)性的一種重要方法。自從D i c k e y 和F u l l e r 與1 9 7 9年提出了A D F 檢驗(yàn)方法以后很多學(xué)者都對單位根的檢驗(yàn)方法進(jìn)行了創(chuàng)新。其中針對么R模型最為有效的單位根檢驗(yàn)方法就是s i e v eb o o t s t r a p 方法。Y o o s o o nC

3、h a n g 和, l o o nY ．P a r k ( 2 0 0 1 ) 討論了當(dāng)彳R 例模型兒= 兒J + s f 的誤差項(xiàng)是q = 藝％甜州，其中( 嘶) ￡￡d ，E ( 啦) = 0 ，E ( u t ) 2 = c r 2 ，E l 蜥1 74 ，其驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的漸近分布。Z a c h a r i a s 脅M 撇( 2 0 0 1 ) 證明了在彳尺例模型弘= 弦J + ￡f 中，當(dāng)誤差項(xiàng)s ，是一個(gè)線性相依條件時(shí)，)

4、罰s i e v e b o o t s t r a p 方法進(jìn)行再抽樣以后的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的漸近分布。本文正是受到上述兩篇文章的啟發(fā)，首先討論彳R 例模型在誤差項(xiàng)i ．i ．d 情況的時(shí)候它的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的估計(jì)，得到結(jié)論：當(dāng)A R ( p ) 模型的誤差項(xiàng)滿足條件照> L i ．d , E @ ) = 0 ，E ( 6 1 ) 2 = 蠢> 0 ，E ( 彳) < o 。的時(shí)候，再抽樣得到A R ( p ) 模型的系數(shù)統(tǒng)計(jì)

5、量和f 統(tǒng)計(jì)量為：《j 埤幽，f [ 形( ，) 】2d r；之j 攀掣．{ 『[ 形o ) 】2 咖) 2；其次研究了4 R 倒帶有漂移項(xiàng)情況下用b o o t s t r a p 方法得到的漸近分布，再抽樣得到A R ( p ) 模型的常數(shù)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)量，系數(shù)統(tǒng)計(jì)量和f 統(tǒng)計(jì)量為：三 ( ％) { [ 形( 1 ) 】2 —1 ) ，形驢) d r 一形( 1 ) ，[ 形( 廠) 】2 d r乏= n 2 C ( 或) 。1j ————