The Specific Linearity Tests in Time Series.pdf

1、一般化線性檢驗的大量使用，使其在時序分析的初步研究和診斷中廣為應(yīng)用。然而，一旦一般化線性檢驗拒絕原假設(shè)，它并不能說明序列應(yīng)是何種類型的非線性過程。另一方面，設(shè)定得當(dāng)?shù)奶囟ň€性性檢驗，在拒絕原假設(shè)的同時能夠有效地支持備擇假設(shè)。本文主要研究非線性時間序列模型的一些特定線性性檢驗問題，通過對研究文獻(xiàn)的回顧與綜述，研究者試圖回答：為什么研究者傾向于使用非線性時序模型？為什么要進(jìn)行非線性時序模型的線性性檢驗，并以此作為本研究的邏輯引導(dǎo)。在此基礎(chǔ)上

2、，筆者集中探討六類主要的非線性時間序列模型-BL、EAR、TAR、ESTAR、LSTAR和ARCH模型，以及相應(yīng)的五個LM檢驗，并基于蒙特卡洛模擬進(jìn)行實證研究。試圖尋找一種既可用于準(zhǔn)確檢驗備擇假設(shè)為非線性模型的線性性檢驗，而且同時能避開真實數(shù)據(jù)生成過程不是由備擇假設(shè)所定義的非線性序列所產(chǎn)生和引發(fā)的問題。結(jié)果表明：STAR模型的LM檢驗統(tǒng)計量START(1)，由于它具有對所有非線性序列均具有相對高的功效，可被廣泛應(yīng)用；而ARCH模型的LM

3、檢驗統(tǒng)計量ARCHT(1)，因為它對于非ARCH序列不具有高功效，因此其的應(yīng)用則相對狹窄。如果特定的線性性檢驗在檢驗非線性性時具有低功效，則它會錯誤地接受線性序列生成的DGP原假設(shè)。在本研究中，研究者試圖通過評估一些現(xiàn)有特定的線性性檢驗，從而找出哪些可以得到一般化的應(yīng)用。研究中主要采用模擬技術(shù)，這是因為研究中需要使用數(shù)據(jù)模擬的過程與結(jié)果，來評估一些特定線性性檢驗的功效。為評估LM檢驗作為特定的線性性檢驗在一般化線性性檢驗中的功效，通過引