趋势平稳过程与单位根过程的趋势特征研究

为了深入研究具有高次趋势特征序列的单位根(平稳性)检验问题,研究了高次趋势平稳过程和带高次趋势的单位根过程的概念及其时间趋势特征。结果表明,带漂移的单位根过程实际具有线性趋势,带k(k≥1)次趋势的单位根过程实际具有k+1次趋势;而k(k≥0)次(趋势)平稳过程则具有k次趋势。无论是趋势平稳过程,还是单位根过程,都可以通过差分变换确定其时间趋势特征。

季节趋势平稳过程间的虚假回归

文章推导了当数据生成过程是独立的季节趋势平稳过程情形下,OLS参数估计及检验统计量的极限分布。由于序列中的趋势会导致虚假回归现象的发生,文章借助Monte Carlo试验,对上述虚假回归中OLS统计量(t类统计量、R2、DW)的大样本渐近分布进行模拟,发现确实存在虚假回归现象并且受样本容量的影响不大。文章还针对我国数据样本期比较短的特点,就虚假回归下统计量的小样本(T=10,15,30,50)特征进行了模拟。

趋势平稳与带常数项单位根过程的区别研究

首先分析了如何从图形与模型描述变量的特征上,区分趋势平稳过程中带常数项的单位根过程,然后从去势效果、平稳化方法、参数估计量极限分布的收敛速度、方差以及在预测、预测误差和动态性质等方面研究它们的区别。

含结构突变的趋势平稳过程的虚假单位根研究

本文发现Perron于1989年的研究在趋势突变情形下的结论 "统计量T(^α-1)的极限分布会随着突变点位置参数的变化收敛在0～0.5"值得商榷。其原因在于模型设定中出现了错误,导致在结构突变的趋势平稳过程的数据生成过程中,统计量T(^α-1)的极限分布在截距突变的情况下发散,而在斜率突变的情况下退化。本文对其进行修正并补充推导了三种含结构突变的趋势平稳过程的单位根检验统计量的分布,并给出能够证实和证伪的蒙特卡洛模拟结果。

经济时间序列趋势模型的辨析

趋势平稳过程和随机趋势过程是刻画经济时间序列的两种截然不同的随机过程,对于经济建模分析具有不同的影响,文章从基本概念、技术处理和经济涵义上对这两种过程进行了全面的阐述和分辨,并利用渐近分布理论对于两种过程参数的统计关系进行了研究。从中讨论了单位根检验存在的问题,并给出相应的建议。

DF单位根检验的拓展与应用

单位根检验是时序分析的热点问题,应用极其广泛。文章给出了DF单位根检验的理论基础,并对实际应用过程经常产生的一系列问题进行了情况说明,进一步给出了ADF单位根检验及回归系数联合检验的理论基础,并对ADF单位根检验中最优延迟阶数的确定方法和形式选择给出了建议,最后基于所涉及单位根检验的全过程进行了实例分析。

基于Copula的石油价格与卢布汇率的相依性研究

利用趋势平稳过程对石油价格和卢布汇率价格序列进行处理,应用Copula-kernel模型对石油价格和卢布汇率的尾部相关性进行了研究。实证分析结果表明,国际油价和卢布汇率之间存在明显非对称的尾部相依结构。

基于组合模型方法的中国人口预测

本文通过单位根检验,探讨中国人口序列的内在规律,发现1949至2009的中国人口是趋势平稳过程。在此基础上,采用组合模型的方法,通过联立方程组,最终得到中国人口2010至2012年的预测值分别为13.4407、13.5715与13.7115亿人。

基于结构突变模型的我国石油价格波动研究

正确分析我国石油价格波动的特征,对能源发展战略制定具有重要影响。本文运用结构突变模型对一定时期的我国石油价格进行分析,结果表明,我国石油价格的变化并非多数文献中的随机趋势的非平稳过程,而是带有结构突变的趋势平稳过程。外来冲击造成的石油价格对总趋势的偏离是暂时的,从较长时期看,石油价格会沿着均衡路径变化。

基于时间序列模型的江苏省人均GDP预测

本文应用时间序列模型,对江苏省人均GDP时间序列进行趋势化处理.在序列数据平稳后,建立ARMA（2,1）模型,检验模型对实际值的拟合效果.得出江苏省人均GDP水平变化的一般规律.并借此模型对江苏省人均GDP未来变化作短期预测,为地区经济发展提供借鉴与指导.

厦门港集装箱吞吐量的时间序列模型

本文用时间序列分析方法建立厦门港集装箱月吞吐量的时间序列模型.本文结果说明趋势平稳过程和单位根过程都能很好地拟合厦门港集装箱月吞吐量序列,单位根检验方法在实际中很难用于区分趋势平稳过程和单位根过程.

辨析经济时间序列趋势问题的探讨

本文讨论了趋势平稳过程和与随机趋势过程在概念和经济涵义上的区别,利用渐近分布理论对于两种过程参数的统计关系进行了研究,从实践和理论上说明警惕单位根检验低功效的必要性,认为陆懋祖的观点值得商榷。最后针对单位根检验理论本身及国内学者在实践应用中存在的一些问题提出对策与建议。