近单整时间序列Scheffe预测模型的内生性及其修正  

The Dynamic Scheffe Estimation in Models with Nearly Integrated Regressor

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作  者:赵梦楠[1] 封福育[2] 

机构地区:[1]武汉纺织大学经济学院,湖北武汉430200 [2]江西财经大学经济学院,江西南昌330013

出  处:《统计与信息论坛》2014年第3期9-14,共6页Journal of Statistics and Information

基  金:教育部人文社会科学基金项目<近似单整面板数据模型诊断理论及应用研究>(10YJC790394);国家自然科学基金项目<环境政策促进区域经济发展的传导机制研究>(71063006);国家社会科学基金项目<产业结构升级视角下我国居民消费率的决定因素研究>(11CJY076)

摘  要:对于包含近单整时间序列的预测模型,在进行Scheffe检验时由于内生性问题的影响,导致参数统计量的检验水平过于保守,由此也相应降低了检验功效。通过加入解释变量的超前项与滞后项差分项的动态方法进行修正,并对修正前后的统计量有限样本性质进行仿真比较,结果显示这一修正方法可以有效降低内生性问题对Scheffe检验结果的影响。在小样本条件下,经过修正的Scheffe检验不仅提高了统计量的检验功效,同时明显减少了检验水平的扭曲现象。When the regressors employed in cointegration display a great deal of persistence, the commonly used Scheffe test are typically conservative with low power. The reason is that the limiting distribution of Wald statistic that used for the Scheffe test depends on both the local-to-unity parameter and endogenity. In this paper we use the leads and lags of the first differences of the near integrated regressor to eliminate the endogenity. A series of Monte-Carlo experiments show that the statistics of new test demonstrates an increase in power without size distortion in small samples.

关 键 词:近单整 Scheffe检验 Wald统计量 内生性 

分 类 号:F407[经济管理—产业经济] O212.1[理学—概率论与数理统计]

 

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