《平滑转移自回归模型的应用与结论总结》

本书的主要结论总结如下：当实际数据生成过程是短STAR模型时，ACC准则能以较高的正确率识别实际最大滞后阶数，并且其对不同平滑转移系数及不同门限值具有较好的稳健性；当实际数据生成过程是较长的STAR模型时，SC准则及ACC准则能以更高的正确率确定最大滞后阶数，同时对不同的平滑转移系数及不同的门限值具有较好的稳健性。

理论教育 2023-10-20

小结与政策思考：平滑转移自回归模型的理论与应用

从这个角度分析，宏观经济政策的制定不仅要考虑通胀率的水平值，还要参考通胀率的增加幅度。广义脉冲响应分析表明，冲击对通胀率系统不具有持久性影响，正向冲击与负向冲击的影响具有非对称性特征；调控通货紧缩与调控温和通胀的政策发挥效力的最长时间均为24个月，而调控严重通胀的政策发挥效力的最长时间为12个月。因此，有必要采取政策手段加强通货膨胀管理和合理引导通货膨胀预期。

理论教育 2023-10-20

确定最大滞后阶数的信息准则方法|平滑转移自回归模型研究

在时间序列建模过程中，最常用的确定最大滞后阶数的方法是构建拟合模型的Kullback-Leibler信息估计量，如Akaike提出的 AIC 准则，便是Kullback-Leibler信息的渐近无偏估计量，通过最小的AIC值来获取模型的最大滞后阶数，这在线性建模中得到广泛应用。本书通过Monte Carlo试验研究这些准则在确定STAR模型最大滞后阶数中的适用性问题，除了上述这五种信息准则外，又考虑一种将这五种信息准则进行简单算术平均的方法，将其命名为ACC准则。

理论教育 2023-10-20

平滑转移自回归模型设定成果

STAR模型的设定包括线性性检验、平滑转移变量的选择及STAR模型类型的确定三部分。下面简要介绍STAR模型的设定策略。为确定STAR模型的具体类型，Tersvirta在辅助检验回归式的基础上提出了三个序贯假设检验：式所表示的三个序贯假设检验都可以通过构造LM类统计量来完成，Tersvirta建议：若H02检验统计量所对应的p值最小，应建立ESTAR模型；若H03或H01检验统计量所对应的p值最小，则建立LSTAR模型。

理论教育 2023-10-20

平滑转移自回归模型的应用研究结果

与上述无明显时间趋势数据的稳健线性性检验不同，这两个统计量的检验回归式不同，但却有相同的极限分布，都是χ2分布。如果STAR模型的时间趋势性源自确定性趋势，那么线性性检验应采用对数据退势后的回归式，即式中，，在原假设H0：下，相应的检验统计量为Wt。同时，式的稳健表达式表明，无论yt的时间趋势源于何种模式，在渐近意义上，Wrt都等价于实际应该采用的正确检验统计量。

理论教育 2023-10-20

稳健线性性检验方法在局部平稳性未知情况下的研究

以上分析传递了关于线性性检验的三点重要信息。一种可行的解决办法是不考虑局部平稳性问题，设法构造出一个稳健检验统计量，使其在局部平稳与局部非平稳条件下都有较高的检验功效和良好的检验水平。本节将就此问题进行尝试，根据数据是否表现出明显的时间趋势特征，本书分别构建无明显时间趋势的稳健线性性检验统计量，以及具有明显时间趋势的稳健线性性检验统计量。

理论教育 2023-10-20

向量STAR模型和协整研究-平滑转移自回归模型的理论与应用

Camacho系统介绍了向量STAR模型的设定策略。基于此，Balke和Fomby在TAR模型的框架下提出了阈值协整的概念，从而把非平稳和非线性有效地结合起来。近年来，国内学者采用向量STAR模型及阈值协整方法研究中国经济问题的文献日益增多。尽管阈值协整方法的应用越来越多，但在笔者看来，STAR模型框架下的单位根检验与阈值协整研究又似乎是矛盾的。可见，在非线性框架下的单位根检验及协整检验研究中，仍有许多需要去探索和解释的未知领域。

理论教育 2023-10-20

平滑转移自回归模型研究：局部单位根条件、应用与展望

绪论部分总结了STAR模型的五个研究方向，本书重点研究了其中的三个议题，即STAR模型的应用、局部单位根条件下的模型设定以及STAR框架下的单位根检验问题。尽管本书取得了一些研究成果，但仍存在以下不足：第一，仅在单变量STAR模型下进行研究，而未涉及向量STAR模型或阈值协整方面的研究。因此，在后续的研究中，除了进一步解决和完善本书的研究不足外，密切关注STAR模型领域的最新研究动态也是笔者一项长期的计划任务。

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实证研究背景简介-平滑转移自回归模型理论与应用研究

近年来，我国学者逐渐认识到我国经济运行中的非线性特性，较多地采用上述这些非线性模型实证分析了我国经济问题，这些研究为本书提供了实证背景。式（1.2）可以扩展到更一般的具有多个门限值的TAR模型。

理论教育 2023-10-20

来自《平滑转移自回归模型理论与应用研究》的研究成果

脉冲响应分析方法被广泛应用在刻画模型的动态行为中。因此，可以通过GI概率分布的分散情况来判断和比较脉冲响应的持久性。对于STAR模型，无法获取广义脉冲响应函数的解析表达式。对此，Koop等指出可采用随机模拟方法来计算脉冲响应函数及GI的概率分布，其计算步骤如下：选择历史状态ωt-1及冲击变量εt。在实际应用中，最常用的方法是采用非参数的核密度方法来估计广义脉冲响应函数的分布。

理论教育 2023-10-20

STAR模型框架下的单位根检验研究的成果

传统的单位根检验研究都是在线性框架下进行的，这导致对于一些非线性数据生成过程，常用的线性单位根检验方法的检验功效都很低。Enders和Granger，Berben和van Dijk，Caner和Hansen都注意到了这个问题，并且开始尝试在TAR模型框架下进行线性单位根检验。Kapetanios等将TAR模型下的单位根检验扩展到了ESTAR模型框架下。Leybourne等构建了平滑转移模型下的单位根检验方法，其备择假设是具有时间趋势的LSTAR模型。Bec等讨论了三区制STAR框架下的单位根检验。

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局部非平稳STAR模型的线性性检验研究结果

对此，本书将在局部非平稳STAR框架下，更为深入地讨论线性性检验问题：一方面，将已有文献的研究框架拓展到在三阶泰勒展开下进行，使其更具有广泛适用性；另一方面，本书不仅讨论了局部随机游走STAR过程，还讨论了局部随机趋势STAR过程以及含有确定性趋势的STAR模型的线性性检验。

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经济理论背景的重要性

Tersvirta等系统总结了四个宏观经济理论中的非线性模型，分别是非均衡模型、劳动市场模型、汇率目标区模型和生产理论模型。Diamond并没有采用数据考察其模型的有效性，因而，经济理论模型没有转化为计量经济模型。Bentolila和Bertola也承认，该模型扩展到宏观经济领域尚需一些理论及实证方面的工作要做。

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STAR模型的应用研究—平滑转移自回归模型理论与应用

国外学者采用STAR模型研究经济问题已相当普遍。

理论教育 2023-10-20

考虑局部单位根过程的STAR模型研究

然而，Kilic的做法可能面临着另外一种风险，即如果STAR模型的局部区制确实是平稳过程，则Kilic的检验统计量会出现检验功效下降的情况。本书在第3章将就此问题做深入探讨，不仅考虑局部区制随机游走过程，还将考虑局部区制随机趋势及确定性趋势过程，并构建稳健统计量，以研究在局部平稳性未知的情况下STAR模型的设定问题。

理论教育 2023-10-20

本书研究的经济背景与结构安排

本章阐述本书研究的经济理论背景、实证研究背景及研究意义，归纳总结了STAR模型的研究现状，并对本书的结构安排进行说明，最后提出本书研究的主要创新点。本章介绍了基本的STAR模型并总结了其平稳遍历性的条件；Monte Carlo模拟分析了STAR模型样本矩的统计特性；讨论了STAR模型最大滞后阶数的确定准则，并模拟分析了六种信息准则的适用性及稳健性；最后介绍了在完全平稳条件下STAR模型的建模策略。第3章为局部平稳性未知条件下的STAR模型设定。

理论教育 2023-10-20