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平滑转移模型线性检验的可靠性研究 被引量:1
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作者 马薇 袁铭 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期177-184,共8页
提出了将自助法(bootstrap)的不同变体应用于平滑转移自回归模型的线性检验,并通过蒙特卡罗实验分别考察其在误差项独立同分布和存在序列相关时的有限样本性质.重点研究了非线性参数和序列相关系数对检验水平和功效的影响.实验结果表明... 提出了将自助法(bootstrap)的不同变体应用于平滑转移自回归模型的线性检验,并通过蒙特卡罗实验分别考察其在误差项独立同分布和存在序列相关时的有限样本性质.重点研究了非线性参数和序列相关系数对检验水平和功效的影响.实验结果表明,基于自助法的线性检验在各样本容量下都具有更高的功效,并且可以很好地纠正基于极限分布理论的LST统计量的水平扭曲.本文还详细介绍快速了两阶段自助法(FDB)的基本思想和实现方法,模拟实验证明它比基本自助法具有更好的稳健性和收敛性. 展开更多
关键词 平滑转移自回归模型 线性检验 自助法
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中国豆粕价格对鸡肉价格的非线性传导机制研究——基于LSTR模型的实证分析
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作者 魏亚鹏 《饲料研究》 北大核心 2024年第23期179-182,共4页
豆粕作为畜禽饲料的主要原料,其价格波动会对鸡肉价格产生一定影响。文章基于2012年12月—2023年12月豆粕与鸡肉月度价格数据,运用平滑转移自回归模型对豆粕价格与鸡肉价格间动态调整过程展开实证检验。结果显示,豆粕价格与鸡肉价格间... 豆粕作为畜禽饲料的主要原料,其价格波动会对鸡肉价格产生一定影响。文章基于2012年12月—2023年12月豆粕与鸡肉月度价格数据,运用平滑转移自回归模型对豆粕价格与鸡肉价格间动态调整过程展开实证检验。结果显示,豆粕价格与鸡肉价格间存在相互影响,且这一作用在线性与非线性2个区制中进行转换。当滞后1阶豆粕价格变动大于-0.033且小于0.085时,模型为非线性形式;反之则为线性形式。当滞后1阶鸡肉价格变动低于-0.039时,模型为线性形式;反之则为非线性形式。在线性与非线性区制中,豆粕价格均对鸡肉价格具有明显影响,且鸡肉价格更多受自身影响。产业链供需与畜牧业政策等因素是造成豆粕价格与鸡肉价格间非线性关系的重要原因。研究表明,豆粕价格和鸡肉价格间存在相互作用的线性与非线性影响。 展开更多
关键词 豆粕价格 鸡肉价格 平滑转移自回归模型 非线性关系
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ESTAR模型单位根检验的性质研究 被引量:1
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作者 袁铭 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第11期9-11,共3页
文章以转移函数为指数形式的平滑转移自回归模型(ESTAR)作为典型代表,通过模拟实验考察了非线性单位根检验(包括ADF检验和PP检验)的小样本性质;以MA(1)和GARCH(1,1)过程为代表,研究了误差项服从序列相关和异方差时,非线性参数和滞后阶... 文章以转移函数为指数形式的平滑转移自回归模型(ESTAR)作为典型代表,通过模拟实验考察了非线性单位根检验(包括ADF检验和PP检验)的小样本性质;以MA(1)和GARCH(1,1)过程为代表,研究了误差项服从序列相关和异方差时,非线性参数和滞后阶数对两类检验统计量实际水平和功效的影响,从而为非平稳STAR族模型的应用研究提供一定的理论支持。 展开更多
关键词 平滑转移自回归模型 非线性单位根检验 小样本性质
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基于序列与逆序列最小Wald统计量的通用STAR模型平稳性检验法
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作者 刘田 谈进 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2014年第3期99-105,共7页
本文提出一种通用非线性单位根检验方法,使用待检序列及其逆序列的Wald统计量的最小值作为检验统计量,将Kapetanios等人提出的受限条件下ESTAR模型非线性单位根检验推广到非0位置参数的情形,也可应用于LSTAR或其他可能的STAR模型、TAR... 本文提出一种通用非线性单位根检验方法,使用待检序列及其逆序列的Wald统计量的最小值作为检验统计量,将Kapetanios等人提出的受限条件下ESTAR模型非线性单位根检验推广到非0位置参数的情形,也可应用于LSTAR或其他可能的STAR模型、TAR模型或传统的线性AR模型的平稳性检验。并且,推导了检验统计量的极限分布,仿真了检验水平与功效。结果表明,本文提出的检验方法对数据生成过程有广泛的适应性,并且在大多数情况下都能获得较其他方法更佳的检验功效。 展开更多
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
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STAR非线性平稳性检验中误设定的伪检验研究 被引量:1
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作者 刘田 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2013年第7期89-96,共8页
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... 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。 展开更多
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
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