偏差修正的预白化HAC法在平稳过程伪回归中的应用  

Application of Bias-correction Prewhitening HAC Methods in the Spurious Regression

作　　者：刘汉中[1] 李陈华[2] 

机构地区：[1]湖南商学院经济与贸易学院 [2]湖南商学院经济贸易发展研究院

出　　处：《数量经济技术经济研究》2013年第8期109-123,共15页Journal of Quantitative & Technological Economics

基　　金：国家社科基金"弱平稳过程之间的伪回归研究"(11BJY012);教育部人文社会科学研究规划基金"无漂移平稳时间序列下伪回归的统一研究框架:基于改进的HAC法"(10YJA790113);湖南省高校创新平台开放基金"收入;城镇化;产业结构对环境污染的效应研究--基于稳健的HAC方法"(12K116);湖南省自然科学基金"零售供应链中的渠道竞争与效率研究"(09JJ6107)的资助

摘　　要：在传统预白化HAC法存在有限样本偏差的基础上,提出自回归参数偏差修正法和残差调整法来减少预白化HAC的偏差,从而降低相互独立的平稳过程之间发生伪回归的概率。蒙特卡洛模拟表明,修正的预白化HAC确实减少了伪回归概率,且自回归参数偏差修正法减少的幅度要比残差调整法大得多;相对于同方差情形而言,存在GARCH类异方差的回归中预白化HAC法具有更低的伪回归概率;当数据过程是AR(2)过程时,在持久性相同的情况下预白化HAC法的伪回归概率要低于相应的AR(1)数据过程。This paper provides a bias correction method of autoregressive pa- rameters and a residual- adjusted method to residual series in the model between in- dependent stationary processes with the purpose of reducing bias of prewhitening HAC method and reducing the spurious regression probability. A series of Monte Carlo simulations show. the modified prewhitening HAC method does reduce the spurious regression probability; the prewhitening HAC methods have a lower probability of spurious regression in the models with GARCH-type heteroscedastic- ity compared to models with homoscedasticity; the spurious probability of prewhitening HAC is lower than the corresponding AR （1） data process.

关 键 词：HAC法 偏差修正 残差调整法 伪回归概率 

分 类 号：F224.0[经济管理—国民经济]