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作 者:刘汉中 刘广 LIU Hanzhong,LIU Guang(School of Economics and Statistics, Guangzhou University, Guangzhou 510006, Chin)
机构地区:[1]广州大学经济与统计学院
出 处:《系统工程理论与实践》2018年第5期1310-1320,共11页Systems Engineering-Theory & Practice
基 金:国家社会科学基金(11BJY012)~~
摘 要:传统预白化HAC法存在有限样本偏差,使得平稳过程之间回归时存在伪回归.本文利用一阶和高阶的中值无偏估计对传统预白化HAC进行修正,通过修正的预白化HAC对t统计量标准误进行调整,从而进一步研究其在平稳过程之间伪回归中的适用性.研究表明:第一,中值无偏修正的预白化HAC法能减少长期方差的有限样本偏差并能降低伪回归概率;第二,修正的预白化HAC对持久性、GARCH类异方差和非正态随机新息等都具有稳健性.It is known that the traditional prewhitening heteroscedasticity-autocorrelation consistent(HAC) methods have finite sample bias, leading to a spurious regression between stationary processes.This paper proposes a modified prewhitening HAC method by the first-order and higher-order medianunbiased estimation, and adjusts the standard error of t-statistics in OLS estimation through the modified prewhitening HAC methods, and reveals their applicability in spurious regression probability between stationary processes. The result shows that: first, the modified prewhitening HAC methods can reduce finite sample bias in long-run variance estimation; second, the modified HAC methods have a robustness property to persistence of data process, GARCH heteroscedasticity and non-normal innovations.
分 类 号:O212[理学—概率论与数理统计]
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