【摘 要】
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本文提出了一个适用于具有不相关残差的动态计数模型的新的诊断检验。文中提出的检验是针对缺乏残差自相关的混成型检验。这个检验统计量具有二次型形式且渐近服从卡方分布。
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本文提出了一个适用于具有不相关残差的动态计数模型的新的诊断检验。文中提出的检验是针对缺乏残差自相关的混成型检验。这个检验统计量具有二次型形式且渐近服从卡方分布。它的简单性来自样本残差自相关的创新转换,它允许不相关残差和参数估计效应的存在。与传统的Ljung and Box(1978)所提出的BP检验统计量不同,本文提出的检验统计量的优点是,当残差不相关,但不一定是独立同分布或者鞅差序列时,由此产生的检验统计量仍然是渐近枢轴的。蒙特卡洛模拟表明,本文所提出的混成检验表现出较好的有限样本性质,在样本量为200和400的情况下比Ljung and Box(1978)所提出的BP检验具有更合理的置信水平(size)和功效(power)平衡。在实证部分,运用本文所述动态计数模型,从宏观的角度不针对特定的上市公司或行业,将上市公司重大资产重组作为独立事件,对上海证券交易所每月发生的重大资产重组的次数进行研究,并运用本文提出的残差自相关检验,对模型设定是否正确进行了检验。研究结果表明,滞后三个月的宏观经济发展状况与上海证券交易所重大资产重组停牌事件月计数存在着显著的负相关关系。
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