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非参数模型的伪回归诊断
Diagnose the spurious regressions in nonparametric econometrics
摘要点击 1249  全文点击 0  投稿时间:2018-05-03  修订日期:2018-09-26
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中文关键词  非参数计量经济学;随机趋势;伪回归;局部诊断
英文关键词  nonparametric econometrics;stochastic trends; spurious regressions; local diagnose
基金项目  
作者单位邮编
马薇 天津财经大学 300222
葛通 天津财经大学 300222
肖凯 天津财经大学 
中文摘要
      研究非参数模型的伪回归诊断问题. 在 Phillips 局部诊断思想的基础上, 考察了局部 Durbin-Watson(DW) 统计量的设计思路和理论基础, 研究了检验的可靠性, 给出了检验统计量的参考临界值. 文章指出: 若时间序列存在趋势, 使用非参数模型分析时间序列时, 可能会发生虚假回归, 给研究带来误导; 诊断回归残差的序列相关特性是十分重要的, 伪回归下的模型残差会表现出一种非线性严重序列相关的特征, 它既是序列趋势导致虚假回归的必然结果, 同时也是推断估计存在失真风险的充分条件; 局部 DW 统计量可以通过检验该特征来诊断伪回归. 研究表明, 局部 DW检验的性质良好, 可有效识别时间序列分析中非参数模型的伪回归.
英文摘要
      This paper studied the diagnostic on spurious regression in the kernel estimation model. Based on the idea of local diagnostic testing mentioned by Phillips, local Durbin-Watson(DW) test was analyzed. Under the influence of trend, nonparametric model may also have the spurious-regression problem, and a spurious-regression is always accompanied by residual serious serial correlation. On the other hand, estimation is proved to be not credible when residuals have serious serial correlation. To picking out this kind of serial correlation is important for estimating work. By testing whether the existence of nonlinear serial correlation, local DW-test can be used to diagnostic spurious regressions in the nonparametric model. The results of Monte Carlo experiments show that the diagnostic have satisfactory finite sample performances.
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