【摘 要】
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在传统预白化HAC法存在有限样本偏差的基础上，提出自回归参数偏差修正法和残差调整法来减少预白化HAC的偏差，从而降低相互独立的平稳过程之间发生伪回归的概率。蒙特卡洛模拟表明，修正的预白化HAC确实减少了伪回归概率，且自回归参数偏差修正法减少的幅度要比残差调整法大得多；相对于同方差情形而言，存在GARCH类异方差的回归中预白化HAC法具有更低的伪回归概率；当数据过程是AR（2）过程时，在持久性相同的情况下预白化HAC法的伪回归概率要低于相应的AR（1）数据过程。
【机 构】
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湖南商学院经济与贸易学院湖南商学院经济贸易发展研究院
【基金项目】
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本文受到国家社科基金“弱平稳过程之间的伪回归研究”（11BJY012）、教育部人文社会科学研究规划基金“无漂移平稳时间序列下伪回归的统一研究框架：基于改进的HAC法”（10YJA790113）、湖南省高校创新平台开放基金“收入、城镇化、产业结构对环境污染的效应研究--基于稳健的HAC方法”（12K116）、湖南省自然科学基金“零售供应链中的渠道竞争与效率研究”（09JJ6107）的资助.
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在传统预白化HAC法存在有限样本偏差的基础上，提出自回归参数偏差修正法和残差调整法来减少预白化HAC的偏差，从而降低相互独立的平稳过程之间发生伪回归的概率。蒙特卡洛模拟表明，修正的预白化HAC确实减少了伪回归概率，且自回归参数偏差修正法减少的幅度要比残差调整法大得多；相对于同方差情形而言，存在GARCH类异方差的回归中预白化HAC法具有更低的伪回归概率；当数据过程是AR（2）过程时，在持久性相同的情况下预白化HAC法的伪回归概率要低于相应的AR（1）数据过程。
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