【摘 要】
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平稳序列与非平稳序列的处理方法存在很大差异,所以在对时序变量进行分析前,需要先对其进行平稳性检验,也就是单位根检验。但当平稳过程I（0）中存在结构断点时,会对检验结果造成很大的影响:易将带有断点的平稳过程“I（0）+断点”误认为是单位根过程I（1）,从而使得检验功效下降。这种情况也推动了新检验方法的诞生。随着研究的发展,学者们认为不应将时序过程限定为单整过程（Integration Process
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平稳序列与非平稳序列的处理方法存在很大差异,所以在对时序变量进行分析前,需要先对其进行平稳性检验,也就是单位根检验。但当平稳过程I（0）中存在结构断点时,会对检验结果造成很大的影响:易将带有断点的平稳过程“I（0）+断点”误认为是单位根过程I（1）,从而使得检验功效下降。这种情况也推动了新检验方法的诞生。随着研究的发展,学者们认为不应将时序过程限定为单整过程（Integration Process）,非I（0）即I（1）,进而将时序过程推广至分整过程（Fractional Integration Process）I（d）,并在此基础上提出了分数维检验、估计的方法:FDF检验、ELW估计等。随后在分整过程的基础上,有学者提出“I（0）+断点”过程可以表现出分整过程I（d）的特征,并且难以区分两种过程;而这也从分数维的角度解释了“I（0）+断点”过程会被误认为单位根过程的原因。既然“I（0）+断点”过程可以表现出I（d）过程的特征,那么分数维检验方法是否适用于“I（0）+断点”过程?既然“I（0）+断点”过程会使得检验将其误认为单位根过程,那么从分数维的角度看,带有断点的分整过程“I（d）+断点”是否也会被误认为单位根过程,从而使得检验的功效Power出现明显下降?如果断点的加入对分整过程检验没有影响,是否可以找到适合检验该过程的方法?基于此,本文试图通过蒙特卡洛模拟实验去研究上述问题。选取4种检验、估计方法:传统的单位根检验DF检验、断点内生的单位根检验ZA检验、分数维单位根检验FDF以及ELW估计,生成5类数据生成过程,基于检验的实际显著性水平Size和功效Power对模拟结果进行分析。通过分析模拟结果,得出如下主要结论:（1）通过分析“I（0）+断点”过程与I（d）过程下的模拟结果,发现分数维检验方法ELW也可用于检验部分“I（0）+断点”过程,但检验效果与考虑断点的ZA检验存在显著差距;同时ZA检验针对“I（0）+断点”过程的检验效果明显优于其针对I（d）过程的效果。即“I（0）+断点”过程虽然可以表现出与I（d）过程相似的特征,但其仍不是真正的分整过程I（d）。（2）通过比较I（d）过程与“I（d）+断点”过程、分整阶数存在断点的分整过程“I（d2）+I（d3）”下的模拟结果,发现断点的存在也会对分整过程的检验、估计造成影响,使得分整过程被误认为是单位根过程。因此,对于“I（d）+断点”过程以及分整阶数存在断点的分整过程“I（d2）+I（d3）”,应该使用新的方法对其进行检验和估计。目前学术界关于结构断点对分整过程检验的影响研究不足,实证与理论脱节。本文通过蒙特卡洛模拟探索结构断点对分整过程检验的影响,作为对相关文献的一个有益补充,为实证提供支持。根据本文的模拟结果,发现即便将检验方法一同拓展至分数维,结构断点的存在亦会使得分整过程与单位根过程相混淆。那么便需要提出一种新的检验、估计方法,使其能够高效的检验带有断点的分整过程“I（d）+断点”以及分整阶数存在断点的分整过程“I（d2）+I（d3）”。正如DF检验到ZA检验的发展,亦如DF检验到FDF检验的发展。
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