發(fā)布時(shí)間：2019-03-29 06:28

【摘要】：本文主要考慮帶截距項(xiàng)的單位根過(guò)程中,在某個(gè)未知時(shí)刻k0模型誤差的方差大小發(fā)生突變,即yt=α+ρyt-1+et, et=σ1ξtI{t≤k0}+σ2ξtI{tk0},t=1.2……T,其中I{.}為示性函數(shù),ξt為獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量,且滿足E(ξt)=0,Var(ξt)=1。在此情況下,我們得到關(guān)于ρ的最小二乘估計(jì)ρ的極限分布以及參數(shù)ρ的假設(shè)檢驗(yàn)H0：ρ=1的tT統(tǒng)計(jì)量的極限分布。此極限分布與模型誤差的方差未突變的情況下有顯著不同。在本論文中,我們證明了ρ依分布收斂于ρ的速度為T3/2,統(tǒng)計(jì)量tT弱收斂于一個(gè)更為復(fù)雜的維納過(guò)程的泛函。
[Abstract]:In this paper, we mainly consider that in the process of unit root with intercept term, the variance of k _ 0 model error changes abruptly at some unknown time, that is, yt= 偽 蟻 yt-1 et, et= 蟽 1 尉 tI {t _ (k _ 0)} 蟽 _ 2 尉 tI {tk0}, t ~ (1.2.T), where I {.} is an indicative function, 尉 t is an independent random variable with the same distribution and satisfies E (t) = 0, Var (尉 t) = 1. In this case, we obtain the limit distribution of the least square estimate 蟻 of 蟻 and the hypothesis test of the parameter 蟻. The limit distribution of the tT statistic H0: 蟻 = 1 is obtained. There is a significant difference between this limit distribution and the variance of the model error in the absence of a sudden change in the variance. In this paper, we prove that 蟻 converges to 蟻 at a rate of T _ 3 ~ 2, and that the statistic tT weakly converges to the functional of a more complex Wiener process.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224

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本文編號(hào)：2449248