経済現象における構造変化の統計的検証

经济现象结构性变化的统计验证

基本信息

批准号：
05730015
负责人：
大屋幸輔
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1993
资助国家：
日本
起止时间：
1993 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-05730015/
关键词：
検定統計量同時方程式構造変化

项目摘要

本年度は同時方程式体系での構造変化の統計的問題の研究を行った。対象となった検定統計量はWald、LM、LR検定統計量であり、二段階最小二乗推定量、制限情報最尤推定量を統一的に表現したk-クラス推定量をもちいて各検定統計量を統一的に表現し、それらの統計的性質に関して考察した。通常の最小二乗推定量をもちいる検定は問題が生じることを示し、さらに制限情報最尤推定量をもちいて構成された各検定統計量にはLM=<LR=<Waldという不等式関係が成立することが明らかにされた。また小標本でのこれら検定統計量の統計的性質に関しては一連の局地対立仮説のもとでの検出力と帰無仮説のもとでのサイズの問題に焦点をあてたモンテカルロ実験を行い、サイズに関しては全般的に上方へのバイアスが確認され、検出力に関してはLM検定統計量が最も影響を受け、Wald検定統計量が比較的、頑健であり、LR検定統計量がその中間的な性質をもつことが明らかになっている。データが非定常性を持つ場合の検定統計量に関してはSuprious RegressionではChow検定統計量、Wald検定統計量は帰無仮説が正しい場合にも標本数と同じオーダーで発散する。Co-integration RegressionでのWald検定統計量に関しては従来の最小二乗推定量にもとづくものは漸近分布がカイ二乗分布に従う検定統計量は構成できないが、データが非定常であるという情報を取り入れた完全情報最尤推定量にもとづく検定統計量は漸近分布がカイ二乗分布になるものが構成可能である等が示された。

今年，我们对同时方程系统结构变化的统计问题进行了研究。包括的测试统计数据是WALD，LM和LR测试统计数据，每个测试统计量使用K级估计器均匀地表示，该估计量代表两阶段最小二乘估计器，并限制了信息最大似然估计器，并且考虑了其统计属性。据揭示，具有正常最小二乘估计量的测试会产生问题，而LM = <lr = <wald的不平等关系对于使用限制信息最大似然估计器构建的每个测试统计量都存在。此外，关于这些测试统计量的统计特性在小样本中，我们进行了一个蒙特卡洛实验，重点介绍了一系列本地替代假设和无原假设下的大小。在大小方面，确认了向上的偏差，并且对于功率，LM测试统计量受到最大影响，WALD测试统计数据相对稳健，LR测试统计量具有中间特性。关于测试统计数据，当数据不稳定时，即使零假设正确，在出色的回归中，CHOW测试统计数据和WALD测试统计数据的差异也与样品数量相同。关于WALD在协整回归中的测试统计数据，基于常规最小二乘估计器无法构建一个测试统计数据，在该统计范围内渐近分布遵循卡方分布，但是已经表明，基于完美信息的测试统计信息，基于完美信息的最大可能性估计器，该信息最大值的信息可以包含数据，以使数据不稳定地分布，从而使分布成为chi-sptece的分布。