基于MF-VAR的混频数据非线性格兰杰因果关系检验

研究目标:提出一种针对混频数据非线性格兰杰因果关系检验的方法。研究方法:在混频向量自回归模型(MFVAR)的基础上提出构造Wald统计量,通过模拟实验和实证研究考察统计量的性质。研究发现:模拟实验结果表明该检验相对于其他混频检验和低频检验具有更优的性质,并且对检验式误设具有稳健性。进一步针对中国经济增长与消费者信心因果关系的实证研究证明,混频检验与低频检验得出的结论有很大差异,混频检验得出的结论更符合经济理论。研究创新:利用自助法修正统计量在有限样本下产生的水平扭曲,利用典型相关分析实现了数据降维。研究价值:在检验不同频率变量之间的非线性格兰杰因果关系时避免了信息损失和虚增。

基于非参数回归的遗漏变量检验

基于非参数回归提出了同时适用于横截面和时间序列数据的遗漏变量检验统计量.与现有文献相比,该统计量不仅避免了模型设定偏误问题,而且具有更高的局部检验功效,能够识别出速度更快的收敛到原假设的局部备择假设.该文选择单一带宽估计条件联合期望和条件边际期望,允许二者的非参数估计误差共同决定统计量的渐近分布,不仅改善了统计量的有限样本性质,而且避免了选择多个带宽和计算多个偏差项产生的繁杂工作.蒙特卡洛模拟结果表明该统计量具有良好的有限样本性质以及比Ait-Sahalia等更高的检验功效.实证分析采用该统计量捕获了F统计量无法识别的产出缺口与通胀之间关系,验证了非线性"产出—通胀"型菲利普斯曲线在中国的适用性.