STAR非线性平稳性检验中误设定的伪检验研究

摘要：

本文通过理论分析和蒙特卡洛仿真模拟,研究平稳性检验中选用的统计量与数据生成过程不一致时,非线性ESTAR、LSTAR与线性DF检验法能否得出正确的结论.研究表明,二阶LSTAR与ESTAR模型可用相同的检验方法,但前者的非线性特征更强.当数据生成过程为线性AR,或非线性ESTAR、二阶LSTAR模型时,使用DF或ESTAR检验法可得出大致正确的结论,但LSTAR检验法完全失败.数据生成过程的非线性特征越强,ESTAR较DF检验方法的功效增益越高；线性特征越强,DF的功效增益越高.当转移函数F(θ,c,zt)中θ较大导致一阶泰勒近似误差较大或c非0时,标准ESTAR与LSTAR非线性检验法失去应用条件.θ较大或c偏离0较远时,数据生成过程中线性成分增强,用线性DF检验可获得更好的检验结果.

关键词：平滑转移自回归模型、非线性平稳性检验、伪检验、蒙特卡洛仿真

所属期刊栏目：30

分类号：O212(概率论与数理统计)

在线出版日期：2013-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：89-96