相依条件下的单位根检验统计量的渐近分布

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相依条件下的单位根检验统计量的渐近分布

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毕业论文范文题目：相依条件下的单位根检验统计量的渐近分布，论文范文关键词：相依条件下的单位根检验统计量的渐近分布
相依条件下的单位根检验统计量的渐近分布毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近年来时间序列的单位根研究是时间序列分析的一个热点问题，许多学者都对其进行过研究．众所周知，当回归模型形式未知时，我们首先应该对模型的平稳性进行单位根检验．当误差满足独立同分布的条件时，我们已经得到了一些很经典的结果．但是在某些情况下，特别是在一些经济金融序列分析中，误差项往往表现出一定的相关性，这时我们通常的单位根检验就不适用了，为此我们讨论应用再抽样(bootstrap)方法来使我们的单位根检验得以继续进行．Efron于1979年提出了一种新的增广样本的统计方法-boo（本文此处忽略..）tstrap方法，这种方法的实质是就是一个再抽样过程：设{X_k，1≤k≤n}是从总体X中抽取的n个样本，可以相互独立也可以相关．令{m_1，m_2，…}是一列正整数，记X_n=(X_1，X_2，…，X_n)，对任意的m_n，X_(n,1)*，X_(n,2)~*，…，X_(n,m_n)*表示从X_1，X_2，…，X_n中均匀有放回地再抽取的m_n个样本，称其为容量为m_n的再抽样样本．下面我们再抽样(bootstrap)方法应用到误差为相依条件下的AR(1)模型的单位根检验中．对于一个真实模型为随机游动的AR(1)序（略..）列：X_i=X_(i-1)+ε_i，X_0=0，i∈N由于我们并不知道真实模型的形式，所以我们在假设回归模型时便有不同的选择：对于如下不含常数项的回归模型：X_i=θX_(i-1)+ε_i，X_0=0，i∈N，θ∈R．我们要做如下的单位根检验：原假设为H_0：θ=1Horváth和Kokoszka(2003)证明了当{ε_i}在严格α平稳的情况下，基于LES统计量θ的单位根统计量的再抽样渐近分布．类似地，ZhangLX，YangXR(2006)证明了当{ε_i}满足平稳条件且具有零均值有限方差时上述模型的单位（文章此处忽略..）根统计量的再抽样渐近分布．本文受到上述两篇文章的启发，主要考虑当回归模型含有常数项时的单位根统计量的再抽样渐近分布，即对于模型：X_i=α+θX_(i-1)+ε_i，X_0=0，i∈N，α∈R，θ∈R．我们要进行二参数的单位根检验：原假设为H_0：α=0且θ=1．首先我们可以得到θ和α的最小二乘估计：其中(?)．然后考虑对应的再抽样过程X_1，X_，…，X_n是n个样本观察值．1．计算样本残差：(?)，其中(?)_n和(?)_n是上述定义的最小二乘估计量．2．对于固定的mn，从原先计算的样本残差ε_（本文此处忽略..）1~*，ε_2~*，…，ε_1~*中得到再抽样样本(?)_1，(?)_1，…，(?)_m．3．令(?)，并计算由此得到最小二乘估计量其中(?)．4．求出m((?)_m-(?)_n)和m~(1／2)((?)_m-(?)_n)的渐近分布．最后，我们得到了本篇文章的主要结果如下：其中且(?)_n满足(?)．

以上为本篇毕业论文范文相依条件下的单位根检验统计量的渐近分布的介绍部分。

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