【摘 要】
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现有基于参数模型构造的条件异方差检验往往存在模型设定偏误问题。为了避免模型误设对检验结果的影响,并且捕获多种条件异方差现象,本文基于非参数回归构造了不依赖于特定模
【机 构】
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中国科学院大学管理学院,美国康奈尔大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“状态空间混频模型及其在宏观经济中的应用”(71371160);国家自然科学基金青年项目“条件独立性及其相关假设:基于特征函数的计量检验和实证研究”(71401160)的资助
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现有基于参数模型构造的条件异方差检验往往存在模型设定偏误问题。为了避免模型误设对检验结果的影响,并且捕获多种条件异方差现象,本文基于非参数回归构造了不依赖于特定模型形式的条件异方差检验统计量。该统计量可视作条件方差和无条件方差之间差异的加权平均,在原假设成立时渐近服从标准正态分布。数值模拟结果表明本文统计量具有良好的有限样本性质,也说明条件均值模型误设会导致错误地拒绝条件同方差的原假设,凸显了本文引入非参数方法构造条件异方差检验的必要性。实证分析采用本文统计量探讨了国际主要股指收益率的条件异方差现象,得到了与Engle(1982)不同的检验结果,可能意味着股指收益率呈现出非线性动态特征。
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