摘要
本文在对邹至庄检验和递归最小二乘法剖析基础上,综合有序聚类法和虚拟变量方法,提出了一种新的结构稳定性检验方法—有序聚类虚拟变量法,克服chow检验和递归最小二乘法等在系数稳定性检验中的缺陷,利用蒙特卡罗模拟方法比较了这三种方法的优劣。并利用这三种方法对从沪深300成份股中按πPS方法抽取出来的30只股票进行β系数稳定性检验比较。研究表明,有序聚类虚拟变量法在检验系数稳定性比邹至庄检验方法和递归最小二乘法更为有效。
This article give a new method-ordinal cluster dummy variable to test coefficients stationarity, overcoming the defect of the Chow test and recursive least squares method. Monte Carlo simulation was used to compare the new method with Chow test and recursive least squares. The findings show that ordinal cluster dummy variable is better than other tow methods. At last, the method is applied to test the beta coefficient of Chinese stock market.
出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2012年第2期333-340,共8页
Journal of Applied Statistics and Management
基金
国家社科基金项目(编号:11BTJ001)资助
全国统计科研计划项目(编号:2011LD002)资助
福建省社会科学基金(编号:2011C042)资助
中央高校基本科研业务费项目(编号:2010221040)
关键词
系数稳定性检验
有序聚类虚拟变量法
Β系数
test of coefficient stationarity, ordinal cluster dummy variable, beta coefficient