作　　者： ;

机构地区： 广州大学

出　　处： 《数量经济技术经济研究》 2011年第10期134-147,共14页

摘　　要： 本文在传统HAC法的基础上，将截断参数M设定为样本容量T，并推导新的模型显著性检验Wald。统计量的极限分布。通过比较分析，表明Wald。统计量能大大减少伪回归概率，且新统计量比传统检验统计量更加稳健，但是也发现新的统计量具有一定程度的检验水平扭曲，原因在于截断参数M的设定忽略了AR过程的持久性、MA过程的滞后阶等因素，从而导致Wald。存在检验水平扭曲，说明M的设定不当会产生伪回归和检验水平扭曲现象。 This paper constructs an infers a limiting distribution of our new alternative HAC without truncation, and Wald＊ statistics. By comparison, the results show that the Wald＊ statistics can greatly reduce spurious regression probability, and it is more robust than traditional test statistics. But we find that the new statistic has test size distortions to a certain degree, and this due to the setting of truncation parameter M that ignores the persistence of AR processes and the lag order of MA processes and so on, which results in test size distortions about the new method, it indicates that spurious regression and test size distortions can be caused by inappropriate setting of truncation parameter M in the HAC method.

关 键 词： 多元平稳回归模型 伪回归 HAC方法 WALD检验 蒙特卡罗模拟

分 类 号： [F224.0]

领　　域： []