【摘 要】
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由于线性模型在某些经济问题的分析中逐渐表现出局限性,非线性模型开始被广泛应用于宏观经济与金融领域。其中平滑转移自回归模型(STAR)由于其相对于门限自回归模型更具灵活性,而应用更加广泛。在建模过程中,正确设定模型至关重要,而其中建模之前的单位根检验是正确设定模型的基础。传统的ADF检验是基于线性模型下的单位根检验,在非线性模型中仍然采用ADF检验可能存在检验功效低等问题。目前基于STAR模型的单位
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由于线性模型在某些经济问题的分析中逐渐表现出局限性,非线性模型开始被广泛应用于宏观经济与金融领域。其中平滑转移自回归模型（STAR）由于其相对于门限自回归模型更具灵活性,而应用更加广泛。在建模过程中,正确设定模型至关重要,而其中建模之前的单位根检验是正确设定模型的基础。传统的ADF检验是基于线性模型下的单位根检验,在非线性模型中仍然采用ADF检验可能存在检验功效低等问题。目前基于STAR模型的单位根检验仍不够成熟,还需要进一步完善。因此,论文梳理了现有的STAR模型设定中的相关理论,总结了ESTAR模型的平稳性条件并重新给出了LSTAR模型的平稳性条件,总结了现有的STAR模型中的KSS与tLSTAR单位根检验方法并重新模拟了其临界值。在梳理现有的STAR模型设定的相关理论的基础上,提出了放宽约束条件下,多个系数联合检验的Wald单位根检验方法,该方法比KSS检验和tLSTAR检验更具有灵活性和适用性,推导了Wald检验的渐近分布并通过模拟给出了统计量的临界值。通过蒙特卡洛模拟实验来比较统计量的检验功效发现,所提出的Wald检验方法比KSS检验和tLSTAR检验的检验效果更好。将理论应用于实践中,选择人民币实际有效汇率指数进行建模分析,检验表明其一阶差分数据平稳,以滞后5期的数据作为转移变量时模型具有非线性且适合用LSTAR模型进行建模。通过建立AR（2）和LSTAR模型进行样本外预测,预测结果显示LSTAR模型的预测效果要好于AR模型的预测效果。论文创新点主要有:1.梳理了现有理论基础,重新给出了LSTAR模型的平稳性条件,模拟了KSS检验统计量与tLSTAR检验统计量的临界值,并基于模拟的临界值,检验了KSS与tLSTAR检验的size表现。2.考虑同时放宽局部单位根以及位置参数c等于0的约束条件,在ESTAR和LSTAR模型下分别提出Wald单位根检验统计量,并将提出的统计量分别与KSS检验和tLSTAR检验进行比较,讨论所提出的统计量的检验效果
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