以亚洲货币单位为基础的东亚各国汇率的稳定性分析

区域货币合作对于降低汇率波动引发的金融风险及促进区域经济发展具有重要意义。合作的现实基础是构建最优货币区,选择锚货币并使各国货币与其保持一致的变化趋势,维持区域内的固定汇率,对区域外则实行浮动汇率。采用非对称指数平滑转移自回归(AESTAR)模型研究东盟和中、日、韩13国货币相对于亚洲货币单位(AMU)的偏离指数的动态特征,探讨构建最优货币区的可行性。实证结果显示,中国、印尼、马来西亚、缅甸和新加坡5国货币对AMU偏离指数为非线性全局平稳,其中印尼和缅甸的货币对AMU的偏离指数向均值调整的过程更表现出非对称性,其他8个国家则是非平稳过程。研究结论表明,当前13国建立最优货币区并不符合东亚各国经济发展的现实。

中国省际人均实际GDP平稳性研究

中国省际人均实际GDP是否平稳,对研究宏观经济政策效果及促进各省经济发展具有重要意义。采用非对称指数平滑转移自回归的单位根检验方法,考察了1952—2011年中国30个省份的年度人均实际产出的平稳性特征。结果显示,中国有11个省份非线性全局平稳在具有平稳性特征的省市中,上海、陕西和新疆3省人均产出变量向均衡调整的过程具有非对称特征,给出了实证结果的经济学解释和政策性含义。

基于ESTAR模型的单位根检验——Wald统计量的研究

已有的基于ESTAR模型的单位根检验通常假设α=0,但实践研究表明α显著。对α≠0的情况进行单位根检验,研究该情形下的Wald检验统计量。从理论上推导了Wald检验统计量的极限分布,并通过Monte Carlo随机模拟,结果表明该统计量有效。

带趋势项ESTAR模型单位根检验的渐进分布

对2种不同形式的带趋势项ESTAR(exponential smooth transition autoregression,指数平滑转换自回归)模型的单位根检验进行研究,基于辅助方程,给出了带趋势项ESTAR模型2种不同形式下KSS(Kapetanios-Shin-Snell)检验统计量的极限分布。通过对比发现,2种带趋势项形式下检验统计量的极限分布并不一致。这一结果表明采用带趋势项ESTAR模型建模前需对这2种形式加以区分,对模型进行单位根检验时,由于极限分布并不一致,不能都采用OLS(ordinary least squares,常规最小二乘法)去趋势的临界值给出检验结果,否则会导致结果不可靠。这为进一步对带确定性趋势项STAR(smooth transition autoregression,平滑转换自回归)模型单位根检验的研究提供了理论参考,也为后续提高带趋势项STAR单位根检验功效提供了新思路。

STAR误差修正模型中协整关系检验的inf-t统计量

在将误差修正过程设定为全局平稳的指数平滑转换函数的情形下,本文建立了一个新的检验统计量inf-t对非线性STAR误差修正模型中的协整关系进行检验;推导了inf-t统计量的渐近分布,并通过Monte Carlo模拟的方式给出了其渐近临界值。inf-t统计量取未识别参数空间上的下确界,有效避免了原假设下的未识别参数问题。Monte Carlo数值模拟研究的结果表明,inf-t统计量相对E-G两步法的t_(EG)和Kapetanios等(2006)的t_(NLECM)统计量具有更高的检验势。将inf-t统计量应用于对我国货币需求稳定性进行检验,发现我国狭义货币需求量长期稳定,短期存在指数平滑非线性机制转换特征。

非线性时间序列分析STAR模型及其在经济学中的应用

20世纪90年代末以来,非线性时间序列模型两个主要的研究方向是混沌论模型(chaosmodel)和机制转换模型(switchingregimemodels),而后者考虑了各种不同形式的机制转换行为(switchingregimebehavior),通常被认为由三个最常见的机制转换模型组成①。平滑转换自回归模型(STAR)由于能在某种程度上捕捉到机制转换过程中时间序列的动态过程,因而成为近年国外计量经济学前沿领域追踪的热点之一。本文将主要对平滑转换自回归模型(STAR)的特征、估计、检验方法以及在经济领域的应用做深入的探讨。