中国出口月度数据的季节性单位根检验

中国出口月度数据是一个很重要的外贸数据,它存在明显的季节性。通过季节性单位根检验———B&M检验及CH检验,可知其并不是在所有的季节频率均存在单位根,而仅在零频率和季节频率π存在单位根。同时进行过度差分分析,发现在对中国出口月度数据进行正确地建模或特征分析前,应该运用(1-L2)而不能用(1-L12)对其进行过滤,否则会过度差分。

Block Bootstrap方法在季节时间序列单位根检验中的应用

传统的参数类检验方法存在参数极限分布非标准、参数解析式推导烦琐、差分平稳后序列均值难估计等问题。为了避免上述问题,文章改进季节时间序列单位根检验方法,首先基于非参数Block Bootstrap方法提出BB-HEGY检验统计量,并给出临界值;其次,通过比较BB-HEGY统计量和传统的HEGY统计量的有限样本性质,发现BB-HEGY统计量具有更好功效和检验水平,尤其在季节频率上有更明显的优势;最后,通过对中国宏观经济指标的实证检验,进一步证明BB-HEGY检验统计量的优越性。

旅游时间序列的季节性特征研究——以城市入境旅游为例

国内学者在旅游时间序列的季节性特征方面具有广泛的研究,但多数是从纵向时间角度分析旅游时间序列自身较为外显的季节性特征,而对旅游时间序列自身相对较为隐性的季节性特征到目前为止鲜有研究。基于此,文章以城市入境旅游时间序列为例,从季节性单位根入手,通过分析杭州市入境旅游人天样本数据,获得杭州入境旅游时间序列的隐性季节特征。研究结果表明,杭州入境旅游人天数据时间序列是一个非平稳性的随机季节过程,其季节性特征显著,具有一个非季节性单位根以及5个季节性单位根。

货币市场非均衡及其动态调整速度:中国案例——季节性误差修正模型(SECM)的应用

文章分析了我国货币供给与需求的均衡与非均衡问题。根据偏调整模型建立货币供给与货币需求之间的均衡关系,通过对货币供给相关因素的分析,间接求出我国货币需求函数。在此基础上,运用季节性误差修正模型(SECM)求出我国货币市场非均衡的动态调整速度,以此检验我国经济力量对货币市场失衡的自我纠正能力。结果显示,经过二十多年的发展,我国的市场化改革取得了显著成就,货币市场非均衡的自我纠正能力显著提高。但是,由于在不同的季节性模式下,货币市场非均衡的自我纠正能力有显著差异,所以,央行在制定货币政策时需要区别对待。