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混合型資料下之單位根檢定研究:平均概似比統計量之建立與模擬 / Panel Unit Root Test

邱惠玉, Chiu, Huei-Yu Unknown Date (has links)
自Nelson和Plosser (1982)後,研究經濟資料是否具有單位根現象,已成為近二十年來熱門且重要的課題。因 為資料性質的不同(恆定或非恆定),對實證計量模型的設定、統計推論以及原理論的發展有深遠的影響。與傳 統探討單一時間數列之單位根的論文不同的是,本篇論文將橫斷面的資料擴大,探討混合型資料的單位根現象 ( Panel Unit Root )。就此課題,文獻上已有兩個不同的檢定方法: Levin、Lin和Chu (1997)的LLC檢定法以及Im、 Pesaran和Shin (1995)的IPS檢定法。 我們的研究,有別於以上兩者,是從「概似比」的角度(likelihood ratio) 和應用檢定共積關係的Johansen (1988)「Trace檢定」,建構新的單位根檢定統計量。首先於文中推導出,「Trace檢定」可用於檢測單一時間數 列的單位根現象。進而,再將橫斷面資料擴大,採用mean group方法,加總平均每個橫斷面時間數列的「Trace 檢定」統計量,形成混合型資料之單位根檢定統計量 。根據中央極限定理,標準化後的 檢定統計量,極限上 收斂至標準常態分配。此外,我們也推導得出 檢定統計量與傳統ADF、LLC以及IPS檢定統計量極限上的關係。 最後,我們以「蒙地卡羅」模擬方法,分析小樣本下「型一誤差」與「檢定力」的表現。發現新的混合型資 料之單位根檢定統計量表現優良,近似於標準常態分配。故在做混合型資料的單位根分析時,採用 檢定統計 量,可得到較精確的推論。

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