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半參數平滑轉換自回歸模型理論研究及其應用 版權信息
- ISBN：9787565425318
- 條形碼：9787565425318 ; 978-7-5654-2531-8
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
半參數平滑轉換自回歸模型理論研究及其應用 本書特色
宏觀時間序列模型的時變性和非線性已經成為眾所周知的經濟學特征事實。盡管非線性參數模型能夠較好地擬合數據，但樣本外預測能力卻無法令人滿意。在廣泛使用的平滑轉換自回歸(smooth transition autoregressive, STAR)模型中，轉換變量進入轉換函數的方式過多地依賴一些先驗的函數形式假設，從而存在模型誤設的風險。本書使用非參數方法拓展傳統的STAR模型，首次提出半參數STAR模型。在保持STAR模型基本形式不變的前提下，讓轉換變量以非參數的形式進入轉換函數，在保留傳統STAR模型較好的經濟學解釋能力的同時，該模型能夠避免模型誤設的風險，從而提高模型的樣本外預測能力。本書提出了一個新的三階段估計方法，并建立了估計量的大樣本統計性質。本書用1994年1月到2012年7月的人民幣實際有效匯率月度數據，比較了半參數STAR模型和*游走模型、自回歸模型、門限自回歸模型、平滑轉換自回歸模型和人工神經網絡模型的樣本外預測能力，發現半參數STAR 模型在樣本外預測能力上具有顯著優勢。同時，作為使用STAR模型的前提，本書提出了一個新的非參數穩定性檢驗用于檢驗模型的結構穩定性。和傳統的穩定性檢驗方法相比，該方法不僅能夠檢驗結構突變，而且能夠更有效地捕捉到緩慢的連續性結構變化。本書的研究內容不僅是理論和方法論的創新，而且在宏觀經濟分析與預測中具有重要的應用價值。
半參數平滑轉換自回歸模型理論研究及其應用 內容簡介
宏觀時間序列模型的時變性和非線性已經成為眾所周知的經濟學特征事實。盡管非線性參數模型能夠較好地擬合數據，但樣本外預測能力卻無法令人滿意。在廣泛使用的平滑轉換自回歸(smooth transition autoregressive, STAR)模型中，轉換變量進入轉換函數的方式過多地依賴一些先驗的函數形式假設，從而存在模型誤設的風險。本書使用非參數方法拓展傳統的STAR模型，首次提出半參數STAR模型。在保持STAR模型基本形式不變的前提下，讓轉換變量以非參數的形式進入轉換函數，在保留傳統STAR模型較好的經濟學解釋能力的同時，該模型能夠避免模型誤設的風險，從而提高模型的樣本外預測能力。本書提出了一個新的三階段估計方法，并建立了估計量的大樣本統計性質。本書用1994年1月到2012年7月的人民幣實際有效匯率月度數據，比較了半參數STAR模型和隨機游走模型、自回歸模型、門限自回歸模型、平滑轉換自回歸模型和人工神經網絡模型的樣本外預測能力，發現半參數STAR 模型在樣本外預測能力上具有顯著優勢。同時，作為使用STAR模型的前提，本書提出了一個新的非參數穩定性檢驗用于檢驗模型的結構穩定性。和傳統的穩定性檢驗方法相比，該方法不僅能夠檢驗結構突變，而且能夠更有效地捕捉到緩慢的連續性結構變化。本書的研究內容不僅是理論和方法論的創新，而且在宏觀經濟分析與預測中具有重要的應用價值。
半參數平滑轉換自回歸模型理論研究及其應用 目錄
第1章
緒論
第1節
研究背景和意義
第2節
研究內容、方法和創新
第2章
非參數穩定性檢驗
第1節
引言
第2節
文獻綜述
第3節
非參數穩定性檢驗方法
第4節
實證分析
第5節
結論
第3章
非線性時間序列參數模型
第1節
引言
第2節
馬爾柯夫機制轉換模型
第3節
門限自回歸模型
第4節
平滑轉換自回歸模型
第5節
結論
第4章
半參數LSTAR模型
第1節
引言
第2節
模型設定
第3節
半參數LSTAR模型估計方法
第4節
大樣本理論
第5節
大樣本漸進性質
第6節
蒙特卡洛數值模擬
第7節
結論
第8節
理論證明
第5章
人民幣實際匯率預測的實證研究
第1節
引言
第2節
數據描述
第3節
實證分析
第4節
模型樣本外預測能力比較
第5節
小結
第6章
總結
參考文獻
展開全部
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