【摘 要】
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现有门限协整检验方法由于模型似然函数具有多峰、不连续特征,导致冗余参数识别存在困难,最优化计算相对复杂。本文提出基于非线性误差修正模型的贝叶斯门限协整分析,结合参
【机 构】
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中南财经政法大学统计与数学学院,湖南大学工商管理学院
【基金项目】
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本文获国家自然科学基金项目（NSFC71031004,71171075,70771038）、教育部长江学者和创新团队发展计划项目（IRT0916）、教育部留学回国人员科研启动基金项目（教外司留[2010]609）、湖南省研究生创新项目（CX20118134）资助.
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现有门限协整检验方法由于模型似然函数具有多峰、不连续特征,导致冗余参数识别存在困难,最优化计算相对复杂。本文提出基于非线性误差修正模型的贝叶斯门限协整分析,结合参数的后验条件分布设计MCMC抽样方案,进行贝叶斯门限协整检验;并利用Monte Carlo仿真研究了贝叶斯门限协整检验的有限样本性质,发现贝叶斯门限协整检验方法具有良好的有限样本性质。同时,利用不同期限的美国利率序列进行了实证研究,结果发现1个月与3个月利率之间、3个月与6个月利率之间以及3个月与1年利率之间均存在门限协整关系。研究结果表明：贝叶
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