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时间序列建模中的随机单位根检验

作　者: 毛瑞华
导　师: 李竹渝
学　校: 四川大学
专　业: 应用数学
关键词: 弱平稳鞅差序列泛函中心极限定理布朗运动随机单位根广义误差分布
分类号: O211.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 343次
引　用: 3次
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内容摘要

经典的ADF 检验和P-P 检验方法解决了误差为弱平稳或强混合平稳的时间序列数据的单位根检验,在这些检验中都假设时间序列过程的单位根是确定性的,但实际的金融时间序列数据分析表明数据的生成过程是否含单位根可能有一定的随机性。自1976 年Dickey and Fuller 提出经典单位根检验方法后,在相当长的时间内,我们都假定如果数据生成过程是非平稳的单位根过程,则单位根的存在性是不用讨论的,但是金融数据的实际分析却不完全如此。Granger 和Swanson(1994)[1]首先讨论了时间序列分析中的随机单位根过程,指出在金融时间序列数据中的单位根的在性并非是肯定存在的,而是具有一定的随机性,提出了随机单位根过程;McCabe and Tremayne(1995)[2]研究了差分平稳过程对随机单位根过程的局部最优不变检验, Granger and Swanson(1997)[3]讨论了误差过程为正态分布下的差分平稳过程对随机单位根过程的假设检验,Park Wing Fong and Wai Keung Li(2003)[4] 讨论了误差为正态分布的随机单位根和季节随机单位根的检验。关于随机单位根及其检验,现有的文献中的模型多是建立在误差为正态分布的基础上。由于时间序列数据,特别是金融时间序列数据,大多数都是不服从于正态分布,为了使我们所建立的模型具有更好的适用性,我们将时间序列

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