第二代面板单位根检验方法有限样本性质的比较研究

为了克服第一代面板单位根检验方法因忽略截面相关性而导致结论出现显著偏差的问题,第二代面板单位根检验方法应运而生,并在近年来成为跨国（跨区域）研究的重要分析工具。然而,迄今为止,学术界仍鲜有对此方法的有限样本性质展开系统性的比较与分析,鉴于此,本文通过数据生成过程（DGP）,结合Monte Carlo模拟对最新提出的第二代面板单位根检验方法的的检验功效、过度拒绝等问题展开比较研究,并在此基础上进一步考察它们在近似单位根、结构性变化和非线性转变等情形下的有限样本性质,最后,基于本文模拟分析结论,提出对未来面板非平稳研究具有实际指导意义的若干建议。     

固定效应模型空间相关性的Bootstrap LM-error检验

基于Lee和Yu(2010)的正交转换消除固定效应,将FDB方法用于空间固定效应模型误差自相关的LM-error检验。在不同的误差结构、样本量、空间权重矩阵、序列相关系数和固定效应大小条件下,比较渐近LM-error检验和Bootstrap LM-error检验的水平扭曲和功效。蒙特卡洛模拟实验表明,当误差项为标准正态分布时,两者检验均具有较好的水平扭曲和功效表现。当误差项为异方差或者序列相关时,渐近LM-error检验存在严重的水平扭曲,而Bootstrap LM-error检验能够有效地校正其水平扭曲,且其检验功效与渐近LM-error检验功效近似相等,Bootstrap LM-error检验是更为理想的检验方法。     

ADF单位根检验法的替代方法

研究目标：ADF单位根检验法的替代方法——消除趋势检验法。研究方法：通过蒙特卡罗仿真估算了消除趋势法、ADF法和差分法的检验临界值和检验功效;估算了三种方法检验临界值关于样本容量的响应面函数;估算了消除趋势回归中趋势项和截距项的t统计量的检验临界值及其响应面函数。研究发现：在各种情形下,消除趋势法的检验功效均大于ADF法,而且在误差项相关时更为明显,说明消除趋势法优于ADF法,可以完全替代ADF法;在某些情况下,差分法的检验功效较大。研究创新：对ADF检验模型进行了改进,提出了消除趋势检验法。研究价值：在单位根检验时,可以用消除趋势法代替一直以来被广泛采用的ADF法,提高单位根检验的功效。     

面板数据单位根检验的一个简明蒙特卡洛实验框架

本文考虑到构成面板数据之横截面时间序列扰动项之间的关联性和异质性，设计出一个简明的蒙特卡洛实验框架以生成面板数据单位根检验统计值之有限样本密度分布和对应临界值。我们设计的蒙特卡洛框架提供了一个简明的可操作平台，可以运用于涉及到面板数据单位根检验的相关实证研究。     

基于Sieve Bootstrap方法的季节时间序列模型检验问题研究

研究目标：完善季节时间序列模型建模理论,解决建模过程烦琐、各类检验方法的结论差异大以及模型误设定问题。研究方法：基于对各季节时间序列模型的数理分析及比较,提出合理的模型检验程序;再运用Sieve Bootstrap方法,给出季节性单位根检验及确定性季节过程检验的统计量的临界值,并比较基于Sieve Bootstrap的检验方法与HEGY检验、BT检验的异同。研究发现：本文提出的检验程序能有效识别模型,检验统计量有限样本性质优良;实证分析表明,本文提出的检验程序及方法能更有效地识别中国宏观经济数据中的季节性。研究创新：将Sieve Bootstrap方法应用于季节时间序列的平稳性检验及趋势性检验中。研究价值：提出季节时间序列模型检验程序及检验方法,促进其在季节性经济数据中的应用。     

同期相关面板数据退势单位根检验的小样本性质

本文基于SUR回归将时间序列的两种单位根检验（ADF—GLS检验）推广到面板数据，得到了同期相关面板数据退势单位根检验，称为SUR—ADF—GLS检验。通过蒙特卡洛试验研究发现，SUR—ADF—GLS检验具有良好的小样本性质。并且，SUR—ADF—GLS检验关于面板数据的同期相关性结构存在着较强的“依存性”。     

初始条件对LLC检验局部渐近势的影响研究

本文研究了DF类面板数据单位根LLC检验势受时序数据初始值的影响,推导了DF类面板单位根LLC检验统计量在局部备择假设下的极限分布和局部渐近势函数,发现了面板数据单位根LLC检验统计量局部渐近势在同质性局部备择假设下是初始条件的单调递增函数;小样本蒙特卡罗模拟结果表明,若假定初始条件为零,LLC统计量的检验势将被低估。     

含空间自回归误差项的空间动态面板模型的检验与模拟

研究目标：探究含空间自回归误差项的空间动态面板数据（SDPD）模型选择和假设检验结果的水平扭曲、检验功效。研究方法：构建含空间自回归误差项的SDPD模型的空间Hausman、LM和LR检验统计量,选择蒙特卡洛模拟进行分析。研究发现：含空间自回归误差项的SDPD模型的各类检验统计量的大样本性质良好;时空滞后项对空间Hausman检验结果的影响比空间滞后项显著;条件LMλ|α、LRλ|α检验是含空间自回归误差项随机效应SDPD模型的最优检验统计量,时空滞后项对LM、LR检验结果的影响比自回归误差项更显著。研究创新：解析了SDPD模型中各空间关联项系数的波动对模型检验精度的影响。研究价值：探究含空间自回归误差项SDPD模型的选择问题,为实证提供理论依据。     

具有GARCH(1,1)-Normal-errors的单位根过程DF检验的可靠性研究

本文指出了Kim和Schmidt（1993）等在研究GARCH-errors对DF单位根检验有限样本性质影响时存在的方法上的缺陷。通过理论分析和Monte Carlo随机模拟，发现对于具有GARCH（1，1）-Normal-errors的单位根过程采用DF统计量进行检验应遵循以下规律：（1）对于任意给定的初始条件方差h0和条件方差方程的常数项ω，当去掉初始生成的数据足够多时，可以得到相当平稳的误差项序列，并且h0和ω对DF统计量k和r分布的影响可以忽略不计；（2）无论采用DF检验的临界值还是采用统计量的实际分位数，k检验均比τ检验具有较高的可靠性；（3）对于给定的干扰项系数，条件方差方程的系数和越高，k检验和τ检验的可靠性越差。     

上海黄金期货市场有效性的实证分析

黄金因为其兼有货币、商品和金融三大属性的特征历来受到人们的重视。今年年初黄金期货在上海期货交易所的上市,填补了我国长期缺乏金融期货的空白。同时管理层与市场各参与主体对黄金期货给予很高的期望与关注,因此研究上海黄金期货市场的有效性具有重要意义。通过运用ADF单位根检验、协整检验、误差修正模型以及格兰杰因果检验等时间序列与计量经济方法,对上海期货交易所黄金期货市场的有效性进行实证分析。结果表明,上海黄金期货市场尚未达到有效,并且黄金现货价格单向引导期货价格。     

基于极值理论和Bootstrap方法的E-VaR研究和实证分析

考虑金融时间序列的厚尾特性,讨论了应用极值理论中的广义Pareto分布模型度量风险的问题。利用Bootstrap和MLE方法对参数进行点估计和区间估计,得出E-VaR的估计值,并对深证综指收益进行实证分析,探讨与尾部相关的极值风险,结果令人满意。     

A model of fractional cointegration, and tests for cointegration using the bootstrap

The paper proposes a framework for modelling cointegration in fractionally integrated processes, and considers methods for testing the existence of cointegrating relationships using the parametric bootstrap. In these procedures, ARFIMA models are fitted to the data, and the estimates used to simulate the null hypothesis of non-cointegration in a vector autoregressive modelling framework. The simulations are used to estimate p-values for alternative regression-based test statistics, including the F goodness-of-fit statistic, the Durbin–Watson statistic and estimates of the residual d. The bootstrap distributions are economical to compute, being conditioned on the actual sample values of all but the dependent variable in the regression. The procedures are easily adapted to test stronger null hypotheses, such as statistical independence. The tests are not in general asymptotically pivotal, but implemented by the bootstrap, are shown to be consistent against alternatives with both stationary and nonstationary cointegrating residuals. As an example, the tests are applied to the series for UK consumption and disposable income. The power properties of the tests are studied by simulations of artificial cointegrating relationships based on the sample data. The F test performs better in these experiments than the residual-based tests, although the Durbin–Watson in turn dominates the test based on the residual d.     

货币国际化影响因素与作用机制的实证分析

本文在利用国际货币的三大职能全面衡量货币国际化程度的基础上,采用GMM识别货币国际化的影响因素,进而借助自举法的面板Granger因果检验探究货币国际化与其显著影响因素间的相互作用机制。研究发现,货币国际地位的提升在某个阶段可能以某一职能发挥为主,不同阶段的政策着力点应该不同;货币国际化与其影响因素间存在双向因果关系,主导性国际货币对发行国经济因素的影响更为明显;长期来看,人民币国际化成果可以为我国经济增长和金融发展服务。     

中国通货膨胀与通货膨胀不确定性的非线性关系

本文利用1983年1月~2007年1月CPI月度数据,应用Hamilton提出的能同时发现数据线性和非线性关系的随机场回归模型,对中国通货膨胀与通货膨胀不确定性的非线性关系进行实证研究。实证的结论支持了Friedman-Ball假设和Cukierman-Meltzer假设。前者呈现U型的非线性关系,这意味高的通货膨胀和通货紧缩都将导致高的不确定性,这一发现补充了Friedman-Ball假设;而对于后者,呈现出更为复杂的N型非线性关系。本文的结论对中央银行控制通货膨胀不确定性具有一定的借鉴意义。     

银行效率DEA分析的可信度检验

近年来涌现出大量基于DEA方法的银行效率这一热点问题的研究成果,但是由于DEA方法自身的局限性,诸如对效率值的估计偏低且离散程度较大,以及不能方便地检验结果的显著性等等问题,使其研究的结果受到影响;而Bootstrap技术是基于对经验数据及其相关估计的重复抽样来提高估计置信区间和临界值精度的统计技术,可有效地克服DEA方法结果可信度的这种内在依赖性。本文给出了基于Boot-strap技术的DEA方法来计量银行效率的手段,提高了效率分析结果的可信度,并对我国四大国有商业银行的效率进行了对比性实证分析。     

我国物价水平的非线性调整分析

在前人对我国物价水平与货币量、产出间的协整关系研究的基础上,本文重新审视了线性调整模型中不变调整速度的假设,并利用非线性调整模型进一步研究了它们之间短期偏离向长期均衡调整的速度问题。否定了不变调整速度的假定,肯定了短期偏离的非线性调整性,并解释了我国货币政策对物价水平影响差异的原因。     

On the accuracy of bootstrap confidence intervals for efficiency levels in stochastic frontier models with panel data

We study the construction of confidence intervals for efficiency levels of individual firms in stochastic frontier models with panel data. The focus is on bootstrapping and related methods. We start with a survey of various versions of the bootstrap. We also propose a simple parametric alternative in which one acts as if the␣identity of the best firm is known. Monte Carlo simulations indicate that the parametric method works better than the␣percentile bootstrap, but not as well as bootstrap methods that make bias corrections. All of these methods are valid␣only for large time-series sample size (T), and correspondingly none of the methods yields very accurate confidence intervals except when T is large enough that the identity of the best firm is clear. We also present empirical results for two well-known data sets.      

Regional technical efficiency of Chinese Iron and steel industry based on bootstrap network data envelopment analysis

This paper analyses the regional technical efficiency of Chinese iron and steel industry from 1996 to 2010 by a network DEA procedure, and provides the smoothed bootstrap network DEA strategy for the sensitivity analysis of the efficiency measure to sampling variation of the estimated frontier. Furthermore, the evolution and convergence characteristics of regional technical efficiency are examined by a dynamic regression model based on different regional divisions of China. The empirical results show that there exist significant geographical differences in the technical efficiency of Chinese iron and steel industry. On the one hand, the technical efficiency of the eastern area, the central area and the western area is unbalanced, with a lower efficiency in the west and a higher one in the east. On the other hand, technical efficiency of Central Bohai, Yangtze River Delta and Pearl River Delta economic zones is higher than that of the other economic zones. In addition, the technical efficiency has a significant improvement during the period of the Eleventh Five-Year Plan. Following the convergence notation in economic growth theory, this paper also gives some convergence evidence of the technical efficiency towards the efficient frontier due to the catching-up effect. Finally, this paper explores the determinants of the technical efficiency, and discusses policy implications for Chinese iron and steel industry.     

Bootstrap prediction intervals for autoregressions: some alternatives

A new method is proposed to obtain interval forecasts for autoregressive models taking into account the variability due to the estimation of the order and the parameters. The procedure improves that introduced by Masarotto (1990), allows a substantial reduction of the variance of the predictive distribution percentile estimators and should thus be considered as a useful alternative to the classic Box and Jenkins interval forecast. The method uses the bootstrap technique and is distribution-free. An empirical application is considered.     

我国财政与经济增长关系:基于Bootstrap仿真方法的实证检验

不同经济体的财政与经济增长作用关系存在差异性,研究文献对二者理论关系的认识也并不统一。本文采用小样本可靠的Bootstrap仿真方法,利用1952~2003年为样本期的时序数据,对我国政府支出与经济增长进行了Granger因果关系的实证检验。比较研究显示,基于渐近理论的传统检验结果认为,二者不存在统计上的协整关系。利用Bootstrap仿真方法却得到不同的结论,即政府支出与经济增长具有双向的Granger因果关系,意味着我国财政和经济增长存在相互促进作用。本文结论与大多数研究文献观点存在显著区别。