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文檔簡介
1、經(jīng)濟學理論表明很多重要的宏觀經(jīng)濟時間序列表現(xiàn)出非線性特征,如果忽略這種非線性特征,使用線性模型分析我國宏觀經(jīng)濟序列,結(jié)論很可能是錯誤的。因此,放松嚴格線性限制,引入非線性方法,對宏觀經(jīng)濟分析大有裨益。
本文總共包含七章。第一章引言,分別從經(jīng)濟學和計量經(jīng)濟學兩個方面分析本文寫作的背景和意義,繼而分析本文使用的研究方法及研究的技術(shù)路線,提出本文的研究思路及主要內(nèi)容的架構(gòu);第二章相關(guān)理論與文獻回顧,由四個部分組成,常見非線性模型
2、的介紹、STAR模型發(fā)展、STAR模型平穩(wěn)性檢驗的方法以及門限模型中平穩(wěn)性與非線性的聯(lián)合檢驗;第三章提出了tLSTAR檢驗來檢驗LSTAR模型的平穩(wěn)性,推導出tLSTAR統(tǒng)計量的漸近分布,得到臨界值表。對比分析了tLSTAR檢驗和標準DF檢驗的功效,發(fā)現(xiàn)tLSTAR的檢驗功效普遍高于標準DF檢驗;第四章把時間序列退勢的OLS和GLS方法與第三章提出的單位根檢驗方法結(jié)合,通過蒙特卡羅試驗發(fā)現(xiàn),在STAR模型中,對時間序列退勢能不同程度地改
3、善單位根檢驗的功效;第五章結(jié)合第三章與第四章的研究結(jié)果,構(gòu)造了Wald統(tǒng)計量聯(lián)合檢驗STAR模型的平穩(wěn)性與線性性;第六章為應用研究,包括中國通貨膨脹預期和ex-ante實際利率的測度、中國貨幣政策效果不對稱性問題、中國貨幣需求函數(shù)的STR模型的構(gòu)建以及中國通脹水平、通脹不確定性及貨幣政策波動等四部分研究;第七章在前文分析的基礎(chǔ)上,對全文進行總結(jié),并指出研究的局限及后續(xù)研究方向。
本文主要以方法研究為核心,通過放松模型假定條
4、件和改進模型設(shè)定使之更符合現(xiàn)實經(jīng)濟理論和經(jīng)濟背景,進而通過構(gòu)造新統(tǒng)計量對現(xiàn)有檢驗方法進行擴展和完善,具體體現(xiàn)在以下幾個方面:(1)George Kapetanios,Yongcheol Shin,Andy Snell(2003)(以下簡稱KSS)分析了ESTAR模型的整體平穩(wěn)性(globalstationary),本文在此基礎(chǔ)上作了如下擴展:首先,將KSS(2003)模型擴展到帶有截距項和趨勢項的一般形式,構(gòu)造相應的檢驗統(tǒng)計量,并推導出
5、統(tǒng)計量的極限分布,最后使用蒙特卡羅模擬出本文構(gòu)造的檢驗統(tǒng)計量的臨界值和有限樣本性質(zhì)。其次,在KSS(2003)模型的基礎(chǔ)上,將分析由指數(shù)平滑轉(zhuǎn)移模型擴展到邏輯平滑轉(zhuǎn)移自回歸模型(LSTAR),構(gòu)造了相應的檢驗統(tǒng)計量,并且分別推導出LSTAR模型在不含有截距項和趨勢項、只含有截距項和含有截距項和趨勢項三種情況下統(tǒng)計量的極限分布,以及分析當LSTAR模型殘差存在序列相關(guān)時統(tǒng)計量的極限分布,最后使用蒙特卡羅模擬統(tǒng)計量的臨界值和有限樣本性質(zhì)。(
6、2)我們進一步擴展KSS(2003)的研究,分析在GLS退勢基礎(chǔ)上本文構(gòu)造的檢驗統(tǒng)計量的檢驗功效是否進一步提高。(3)本文在STAR模型框架下,構(gòu)造了線性性和平穩(wěn)性的聯(lián)合檢驗統(tǒng)計量,并推導出統(tǒng)計量的極限分布,最后使用蒙特卡羅模擬給出檢驗統(tǒng)計量的臨界值和有限樣本性質(zhì)。
應用研究創(chuàng)新包含以下幾個方面:(1)使用SVAR方法把中國短期名義利率拆分成預期通貨膨脹率和ex-ante實際利率兩部分。為了解決識別條件不足問題,使用BQ方
7、法,然后使用Band-Pass濾波方法得到實際利率的主趨勢,通過累加SVAR模型中短期沖擊得到ex-ante實際利率的隨機波動,主趨勢和隨機波動相加得到ex-ante實際利率,進而得到預期通貨膨脹率序列。(2)貨幣政策操作效果的對稱與非對稱性研究,本文把總供給總需求和非對稱性結(jié)合起來,在彈性價格假設(shè)下建構(gòu)了一個AS-AD模型,然后使用LSTVAR模型的脈沖響應分析了貨幣政策效果的非對稱性。(3)使用對數(shù)貨幣需求函數(shù)構(gòu)建了貨幣需求函數(shù)的非
8、線性平滑轉(zhuǎn)移模型(LSTR)。首先使用Terasvirta(2004)提出的方法檢驗了線性協(xié)整模型中存在的非線性特征,選擇轉(zhuǎn)換變量△gdpt,選擇模型形式為LSTR1。然后按照Terasvirta提出的方法對LSTR1模型進行估計,繼而對LSTR模型進行冗余非線性檢驗和參數(shù)穩(wěn)定性檢驗,表明LSTR1模型全面優(yōu)于線性誤差修正模型,可以用于預測和政策模擬。(4)使用中國1996年1月至2007年12月的月度數(shù)據(jù),基于可變參數(shù)模型和變參數(shù)馬爾
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