胡俊娟
(浙江科技學(xué)院 理學(xué)院,杭州 310023)
具有GARCH-error類的單位根過程對常規(guī)ADF檢驗臨界值的影響程度如何,是進(jìn)行ADF檢驗時需要認(rèn)真分析的問題,因而備受關(guān)注[1-3]。由于GARCH族模型中,較多的金融數(shù)據(jù)中存在波動的杠桿效應(yīng)和滯后系數(shù)對波動的影響,但EGARCH模型能較好地描述金融時間序列[4-6],因而EGARCH-error的單位根檢驗值得關(guān)注。王淑良[3]只給出了臨界值與標(biāo)準(zhǔn)ADF臨界值的比較,沒有給出其實際扭曲水平和勢及相應(yīng)2個統(tǒng)計量對比。金融時間序列建模分析中,序列的ADF檢驗其理論基礎(chǔ)建立在泛函中心極限定理上。泛函中心極限定理是討論隨機(jī)過程極限分布的基礎(chǔ),主要用于說明時間序列中誤差項的收斂情況。
這里引入泛函中心極限定理[7]:設(shè){μt}是一平穩(wěn)序列,表示為無窮階的MA序列為:
其中 εt~ i.i.d.(0,σ2),t=1,2,…,σ2< ∞,且滿足構(gòu)造前[r T]部分樣本做統(tǒng)計量:
下面不妨討論{μt}為AR序列的情況,統(tǒng)計量的分布見定理1。發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計量的分布并未改變,所以可以用檢驗統(tǒng)計量tρ^和t(ρ^)來分析有限項AR類的ADF單位根檢驗問題。
若用T×(ρ^-1)除以1-φ1=B(1),就獲得具有通常Dickey-Fuller估計量分布的檢驗統(tǒng)計量tρ^。這樣,關(guān)于ADF的t檢驗統(tǒng)計量t(ρ^)并不需要任何調(diào)整。
考慮滯后階數(shù)為p,(p>1)的情況:
假設(shè){y t}為只含有一個單位根的序列,則{Δyt}為一平穩(wěn)序列。
所以,若用T×(ρ^-1)除以1-φ1-φ2-…φp=D(1),就獲得具有通常Dickey-Fuller估計量分布的檢驗統(tǒng)計量tρ^,而關(guān)于ADF的t-檢驗統(tǒng)計量t(ρ^)并不需要任何調(diào)整。
為了擴(kuò)大EGARCH模型的應(yīng)用,Nelson提出隨機(jī)擾動et服從零均值和單位方差的廣義誤差分布,其密度函數(shù):
當(dāng)c=2,λ=1時,et服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。當(dāng)0<c<2,其密度函數(shù)比正態(tài)分布有更厚的尾部,其峰態(tài)系數(shù)大于3;而當(dāng)c>0,其密度函數(shù)比正態(tài)分布有更薄的尾部,GED分布的優(yōu)點在于,在密度函數(shù)中加入尾部厚度指標(biāo)c,以便研究密度函數(shù)相似尾部厚薄不同的一族分布,從而便于對厚尾特征不同的金融數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)化研究。
考慮AR(1)-EGARCH(1,1)-norm模型:
考慮數(shù)據(jù)生成過程:y t=yt-1+εt,且εt=etσt
對該數(shù)據(jù)生成過程分別產(chǎn)生樣本量為25,50,100,250,500,1 000的數(shù)據(jù),重復(fù)次數(shù)為2萬次,根據(jù)產(chǎn)生的{y t}序列運用加權(quán)最小二乘估計法計算t(ρ^),tρ^統(tǒng)計量的值。
表1給出了上述模型對于不同參數(shù)向量的t(ρ^),tρ^統(tǒng)計量的臨界值。為方便記w1:α0=0,θ=0.2,γ=0.1,β1=0.8;w2:α0=0,θ=-0.2,γ=0.1,β1=0.8;w3:α0=0,θ=0.2,γ=0.2,β1=0.8;w4:α0=0,θ=0.2,γ=0.1,β1=0.7 。
表1 對應(yīng)w1~w4統(tǒng)計量的t(ρ^),tρ^臨界值表Table1 Critical values simulation of statistics t(ρ^)and tρ^correspond to w1~w4
從表1中可以看出,參數(shù)的改變并不會對統(tǒng)計量產(chǎn)生較大影響。與標(biāo)準(zhǔn)的ADF單位根檢驗統(tǒng)計量的分位數(shù)相比較,對具有AR(1)-EGARCH(1,1)正態(tài)誤差項的時間序列,對于t(ρ^)統(tǒng)計量,其不同情形下臨界值波動較小,與標(biāo)準(zhǔn)的ADF單位根檢驗的分位數(shù)差異均在容許范圍,因而對于各類情況,可以參考使用ADF檢驗臨界值表。但對tρ^統(tǒng)計量,其分位數(shù)在不同的參數(shù)設(shè)定條件下,相對于標(biāo)準(zhǔn)ADF單位根檢驗的臨界值有較大的偏離,且波動幅度較大。由此所得的提示是,在多數(shù)情形下,金融時序數(shù)據(jù)的單位根檢驗應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎使用ADF檢驗臨界值表。為了比較運用這兩個統(tǒng)計量的效果,不妨以標(biāo)準(zhǔn)ADF臨界值作為基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)線,重復(fù)模擬為2萬次,找出相應(yīng)的實際顯著性水平,以此來考察標(biāo)準(zhǔn)ADF臨界值的有效性。
表2給出了實際顯著性水平扭曲的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計量t(ρ^)對應(yīng)的顯著水平與給定的顯著性水平較吻合,其不同情形下波動較小,因而對于各類情況,運用統(tǒng)計量t(ρ^)進(jìn)行推斷,可以直接使用ADF檢驗臨界值表。而tρ^在不同的參數(shù)設(shè)定條件下,相對于給定的顯著性水平有較大的偏離,且波動幅度較大;特別是樣本容量為1 000時,這種現(xiàn)象更為突出。在多數(shù)情形下,金融時序數(shù)據(jù)的單位根檢驗應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎使用ADF檢驗中tρ^的臨界值表。從獲得的實際顯著水平扭曲結(jié)果來看,統(tǒng)計量tρ^過度拒絕了單位根過程。在不知道序列是否異方差的條件下,選擇t(ρ^)統(tǒng)計量比選擇tρ^來進(jìn)行單位根檢驗更好。
表2 實際顯著水平扭曲隨機(jī)模擬Table 2 Simulation of actual distortion level
為了進(jìn)一步考證檢驗這兩個統(tǒng)計量的特性,對于y t=ρy t-1+εt,考察名義水平為0.05時得到的勢(表3),可以看出,相對而言當(dāng)ρ遠(yuǎn)離1時,t(ρ^)和tρ^有較高的勢。當(dāng)ρ→1時,得到的勢較低。
表3 勢(名義檢驗水平為0.05,樣本量為250)Table 3 Power(nominal test level is 0.05,sample size is 250)
1)φj=0(j=1,…k);
2)φ1=0.6,φj=0(j=2,…,k);
3)φ1=-0.6,φj=0(j=2,…,k);
4)φ1=0.4,φ2=0.2,φj=0(j=3,…,k)。
從表4中可以看出,不同的滯后階數(shù)對統(tǒng)計量有一定的影響,用檢驗統(tǒng)計量t(ρ^)比用tρ^的穩(wěn)健性更好。特別當(dāng)顯著性水平較大時,t(ρ^)統(tǒng)計量的變動較小而且與參考的ADF臨界值接近。
表4 統(tǒng)計量的臨界值表Table 4 Critical value of statistics
在泛函中心極限定理基礎(chǔ)上,給出了帶有滯后階序列的檢驗統(tǒng)計量的極限分布及其證明,發(fā)現(xiàn)對于單整序列無論帶有AR類序列還是MA類序列滯后項,都可以采用統(tǒng)計量tρ^和t(ρ^)進(jìn)行單位根檢驗。
由于異方差時間序列EGARCH過程能較好地描述大量金融時間序列,從隨機(jī)模擬的角度分析了在有限樣本情況下具有EGARCH-norm誤差項時間序列的ADF單位根檢驗問題,從中得到了如下結(jié)論:
1)在不同的情形下(包括模型不同的系數(shù)、不同的顯著水平,帶有不同的AR類滯后階數(shù)等),常用的檢驗統(tǒng)計量有著不同的分位數(shù)水平,采用標(biāo)準(zhǔn)的單位根檢驗表必須慎重;
2)在高頻金融時間序列數(shù)據(jù)的單位根檢驗中,即使設(shè)定相同的數(shù)據(jù)生成過程,相對而言tρ^檢驗統(tǒng)計量比t(ρ^)不適合運用于金融時序數(shù)據(jù)的單位根檢驗。
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