基于奇异值分解去势的非线性趋势序列单位根检验研究

如何克服ADF与PP单位根检验法对非线性趋势平稳序列的伪检验,提高单位根检验的功效,是非平稳时间序列分析的重要问题。本文基于奇异值分解的思路,构造出检验非平稳时间序列单位根的SVD-RMA检验法,此方法将时间序列的趋势项与干扰项分离,然后用递归均值调整法对干扰项进行检验。仿真实验表明,SVD-RMA法对线性与非线性趋势、甚至结构突变过程的检验功效都非常好;对非线性趋势平稳的检验而言,SVD-RMA检验得到正确结论的可能性要远远好于ADF与PP检验。

结构突变对递归均值调整单位根检验功效的影响

递归均值调整(RMA)单位根检验即使用随时间变化的递归样本均值替代原有静态的总样本均值,从而达到均值调整的一种单位根检验方法。该方法形式较为简单,且在降低偏差、方差以及均方误差等方面都有很好的表现。因此,文章就RMA方法在水平突变和斜率突变两种情形下的实际检验水平和检验功效做了相应的研究。结果表明,在结构突变的情形下,RMA单位根检验方法仅在有限条件下有效,在应用该方法时仍需谨慎。