检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]湖南商学院湖南省移动电子商务协同创新中心,长沙410205 [2]广州大学经济与统计学院,广州510006
出 处:《系统工程理论与实践》2016年第7期1760-1768,共9页Systems Engineering-Theory & Practice
基 金:国家社会科学基金(11BJY012);教育部人文社会科学研究规划基金(10YJA790113);湖南省哲学社会科学基金(14JD30);湖南省高等学校科学研究青年项目(14B102)~~
摘 要:传统预白化HAC法存在有限样本偏差,导致在相互独立的平稳过程回归中存在较高的伪回归概率.本文提出利用自助法减少其有限样本偏差,从而降低伪回归概率.同时,通过与一阶偏差修正的预白化HAC法的比较分析,发现自助法修正的预白化HAC不仅能减少偏差和降低伪回归概率,而且在GARCH类异方差和高阶自回归数据过程中具有更好的稳健性.The traditional prewhitening HAC methods have finite sample bias, leading to spurious regression probability is higher in regression models between independent stationary processes. This paper proposes to modify the traditional prewhitening HAC methods by using the bootstrap-correction method in the estimation of autoregressive coefficients, aims to reduce their finite sample bias, thus further reducing the possibility of spurious regression. At the same time, by comparing with the first-order bias-correction prewhitening HAC methods, we find the bootstrap-correction prewhitening HAC methods can not only reduce finite sample bias, but also obviously reduce spurious regression probability, and has better robustness than the first-order bias-correction methods under GARCH heteroseedasticity and higher-order autoregressive data generation processes.
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