【摘 要】
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利用理论推导和蒙特卡洛模拟方法,研究非线性趋势数据生成模型中KPSS检验统计量、趋势项检验统计量分布规律,并总结出KPSS检验流程。理论研究表明,在原假设和备择假设成立时,
【机 构】
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安徽工业大学商学院,安徽工业大学数理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目《基于Bootstrap方法下单位根检验研究》(13BJY011);安徽省高校优秀青年人才计划重点项目
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利用理论推导和蒙特卡洛模拟方法,研究非线性趋势数据生成模型中KPSS检验统计量、趋势项检验统计量分布规律,并总结出KPSS检验流程。理论研究表明,在原假设和备择假设成立时,相关检验统计量在大样本下都收敛到维纳过程的泛函,且KPSS检验不能有效区分趋势类型,模拟研究也得出类似结论。实证研究显示,通过使用KPSS检验流程,可以精确确定数据生成过程。
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