実証分析における非定常データの利用

在实证分析中使用非平稳数据

基本信息

批准号：
06730015
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：
1994
资助国家：
日本
起止时间：
1994 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06730015/
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情報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，我们进行了联立方程组结构变化统计问题的研究。目标检验统计量是 Wald、LM 和 LR 检验统计量，每个检验统计量都是使用统一表达两阶段最小二乘估计量和受限信息最大似然估计量的 k 类估计量来计算的。统一的方式并讨论了它们的统计特性。使用普通最小二乘估计器的测试表明出现问题，并且发现对于使用有限信息最大似然估计器构建的每个测试统计量，不等式关系 LM=<LR=<Wald 成立。此外，针对这些检验统计量在小样本中的统计特性，我们进行了蒙特卡洛实验，重点关注一系列局部备择假设下的功效和原假设下的大小问题，在功效方面，信息偏差得到了证实。总体而言，LM 检验统计量受影响最大，Wald 检验统计量相对稳健，LR 检验统计量具有中间属性，显然存在这种情况。关于数据非平稳时的检验统计量，在可疑回归中，即使原假设为真，Chow 检验统计量和 Wald 检验统计量的分歧顺序也与样本数相同。对于协整回归中的Wald检验统计量，基于传统最小二乘估计量的检验统计量无法构造出渐近分布服从卡方分布的检验统计量，但它是一个完整的信息，包含了数据非结果表明，可以构造基于最大似然估计的检验统计量，使得渐近分布成为卡方分布。