文档介绍：内容提要在金融市场的实证研究领域,许多经济序列不是平稳的时间序列,因此如何使用一般的计量模型来刻画这些非平稳序列成为时间序列分析的重要研究内容。单位根检验可以说是其他实证研究的基础,它所考察的是众多非平稳过程中的一种,也即单位根过程。单位根过程相对于一般的非平稳过程具备自身的研究优势,那就是单位根过程经过简单的差分处理后会成为平稳的过程,随之就可以使用普通的计量经济学方法来进行研究。但我们不能先验地认为任何非平稳过程都是单位根过程,也即差分处理会使任何非平稳过程都变为平稳过程。在运用差分处理之前,实施单位根检验以确定原序列中的单位根能否被排除是十分必要的,如果单位根不能被排除,那么可能的转化方法之一就是对原序列进行差分处理,然后再对经过差分处理后的序列重新使用单位根检验。此时若差分后的序列排除了单位根的存在的话,我们就可以对这个序列实施一般的兰屏恕本文对我国深沪两市的芍甘蛄薪辛讼低车牡ノ桓煅椋渲蠥检验和检验都支持两市的指数序列不能排除单位根的存在,但其差分序列可以排除单位根的存在。这个结论肯定了以往大多数实证研究所采用的数据处理方法。本文共分四章:第一章:简单介绍了单位根现象的特殊性,以及进行单位根检验所要使用统计量的数学推导,重点分析了煅楹蚉煅榈囊焱悖约安煌募煅假设对检验统计量分布的影响。第二章:通过实证检验,证实了深沪两市芍甘蛄胁荒芘懦ノ桓存在,并且两市芍甘牟罘中蛄惺且桓霾话J詈褪奔淝魇频钠轿刃列,该结论与一般的金融理论相符合。也即没有理由认为股票指数会在前期水平上以固定的数额增减或随时间线性变化。差分后的深市指数序列不是一个白噪声,因此原序列也不是一个随机行走过程。而差分后的沪市指数序列则与白噪声过程存在更多的相似性,这提示沪市指数序列可以用随机行走模型来近似替代。第三章:针对经过差分处理后的指数序列的自相关函数和偏自相关函数的特点,使用信号提取模型来对差分后的序列进行刻画。具体来说,沪市指数的模拟
提示我们一个可能的未来研究方向是用璵【P屠炊圆罘中蛄屑右钥袒关键词:单位根、实证研究、信号提取模型效果要比深市好,也即,沪市指数在更大程度上可以表现为一个随机行走过程与一个随机扰动项之和,而扰动项所造成的波动方差在总的波动方差中占较小的比例。这个结论也得到了冲击响应指数的印证。该指数表明,一个随机冲击对沪市指数造成的影响要比深市持续得更为长久,进而证明沪市指数序列与随机行走模型的相似程度也就更大。在研究中还发现深沪两市芍甘牟罘中蛄惺且桓特殊的平稳过程,具体表现在差分序列的样本自相关系数在相隔相当的时期后仍然显著,这一点与经典的模型所要求的样本自相关系数的特征不符。这差分序列的特殊性还表现为存在现象,因此在回归模型中引入方差调整方程是十分必要的。第四章:对实证研究进行总结。
图表录目深市芍甘男藕盘崛∧P汀!∧P汀!∧P汀!⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯原始序列的自相关系数比较深市芍甘腁单位根检验沪市芍甘腁单位根检验深沪芍甘腜ノ桓煅椤深沪芍甘罘中蛄械氖毙蛲迹深市芍甘罘中蛄械难咀韵喙睾推韵喙叵凳沪市芍甘罘中蛄械难咀韵喙睾推韵喙叵凳规¨巧拍如驺图侈坶
即这些经济序列之间存在长期的均衡关系。又比如,如果要使用普通的删P绪论时间序列计量经济学主要的研究对象是平稳的时间序列,或者从一般的意义上来说,研究的是弱的平稳过程,又称为协方差平稳过程。但在金融市场领域,大量的经济数据是不具备平稳过程的内在属性的,因此在金融市场的实证研究中产生了一些针对特定非平稳过程的研究方法。比如通过数据处理,把非平稳的序列转化成为平稳序列来进行研究。在这其中,单位根检验可以说是其他研究的基石。举例来说,协整猧研究方法中的必需环节之一就是对经过协整后的经济序列进行单位根检验挥型ü说ノ桓煅椋颐遣拍芟陆崧鬯嫡庑┚眯蛄写嬖谛叵担来刻画一个时间序列的话,必须事先对序列存在单位根与否进行检验,只有排除了单位根的存在之后才能使用模型进行研究。反之若不经过单位根检验就对一个时间序列进行兰频幕埃詈蠊兰瞥隼吹哪P涂赡苁谴砦蟮模蛭4笫啥于非平稳时间序列失效,以至于使用贸龅耐臣屏康募薹植疾淮嬖冢们无法对统计量的估计值进行统计解释。单位根检验要探讨的核心问题是:一个非平稳过程是否包含单位根,如果包含的话,单位根的个数是多少,也即该非平稳过程要经过多少次的差分处理后才能变为一个目钠轿裙獭:苊飨裕夜罨股指数序列不是一个平稳的时间序列虼几乎所有的国内研究都在进行相关实证检验前对指数序列作了差分或对数差分处理。这样的数据处理是必要的,但需要一个系统单位根检验的支持,只有在肯定了单位根不能被排除之后,我们才有必要对原序列进行差分处理并对经过处理后的序列再次进行单位根检验。除此之外,如果仅对差分序列进行研究,得到的结论可能其意义并不大。换句话说,差分处