【摘 要】
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本文首先介绍单位根检验中的Wald检验量,并分析其与传统检验量之间的关系;接着给出Wald检验量的Bootstrap实现方法并证明了其有效性;然后借助蒙特卡洛模拟技术对Bootstrap方
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本文首先介绍单位根检验中的Wald检验量,并分析其与传统检验量之间的关系;接着给出Wald检验量的Bootstrap实现方法并证明了其有效性;然后借助蒙特卡洛模拟技术对Bootstrap方法和临界值方法检验结果进行比较.结果表明:在无漂移项数据生成过程中,两种方法的实际覆盖率分别为100％和72.9％,精确程度之比为33∶15;在有漂移项的数据生成过程中,实际覆盖率分别为94.4％和77.8％,精确程度之比为20∶15;在检验功效方面,Bootstrap方法较临界值检验具有明显的优势,尤其是在小样本下;另外,由标准正态分布得到的临界值对其他误差分布类型缺乏稳健性.这些结果表明Bootstrap方法可以替代临界值方法进行单位根的Wald检验.
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