针对完全修正最小二乘(full-modified ordinary least square,简称FMOLS)估计方法,给出一种协整参数的自举推断程序,证明零假设下自举统计量与检验统计量具有相同的渐近分布。关于检验功效的研究表明,虽然有约束自举的实际检验水平表现...针对完全修正最小二乘(full-modified ordinary least square,简称FMOLS)估计方法,给出一种协整参数的自举推断程序,证明零假设下自举统计量与检验统计量具有相同的渐近分布。关于检验功效的研究表明,虽然有约束自举的实际检验水平表现良好,但如果零假设不成立,自举统计量的分布是不确定的,因而其经验分布不能作为检验统计量精确分布的有效估计。实际应用中建议使用无约束自举,因为无论观测数据是否满足零假设,其自举统计量与零假设下检验统计量都具有相同的渐近分布。最后,利用蒙特卡洛模拟对自举推断和渐近推断的有限样本表现进行比较研究。展开更多
文摘针对完全修正最小二乘(full-modified ordinary least square,简称FMOLS)估计方法,给出一种协整参数的自举推断程序,证明零假设下自举统计量与检验统计量具有相同的渐近分布。关于检验功效的研究表明,虽然有约束自举的实际检验水平表现良好,但如果零假设不成立,自举统计量的分布是不确定的,因而其经验分布不能作为检验统计量精确分布的有效估计。实际应用中建议使用无约束自举,因为无论观测数据是否满足零假设,其自举统计量与零假设下检验统计量都具有相同的渐近分布。最后,利用蒙特卡洛模拟对自举推断和渐近推断的有限样本表现进行比较研究。
