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毕业论文标题:

结构突变在上证指数中的应用研究

 本文ID:LWGSW11962 价格:收费积分/100
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信息计算科学论文编号:XXLW089 论文字数:19299,页数:37

目  录
中文摘要  . ⅰ
英文摘要 ⅱ
目录 ⅲ
第一章     绪论 1
1.1  研究动机与目的 1
1.2  研究背景 1
     1.2.1 我国指数体系 1
     1.2.2 上证指数发展历史 2
     1.2.3 结构突变问题的提出 2
1.3  研究方法与系统描述 3
1.4  论文內容概述 4
第二章     单位根检验 5
2.1  时间序列 5
      2.1.1 平稳时间序列 5
      2.1.2 非平稳时间序列 6
2.2  单位根检验 9
      2.2.1 DF检验法 9
      2.2.2 ADF检验法 10
第三章     结构突变的单位根检验 12
      3.1  结构突变与单位根检验 12
      3.2  外生性结构突变 14
      3.3  内生性结构突变 16
第四章     实证研究 20
       4.1  上证指数结构突变的实证研究 20
       4.2  原始数据的单位根检验 20
       4.3  结构突变的单位根检验 24
第五章     结论 28
致谢 29
参考文献 30
       附录A       程序源代码 31

摘  要
 过去的三十年,在宏观经济时间序列中的单位根的理论与应用研究已经取得了巨大的成就。自从Nelson和 Plosser( 1982年)对单位根的早期研究,单位根在时间序列数据中的研究应用已经受到了极大关注。自1974年Granger与Newbold提出虚假回归问题以来,非平稳时间序列的研究已经成为非经典计量经济学研究的重要内容之一。平稳时间序列与非平稳时间序列有着完全不同的经济含义和统计性质,它们来自不同数据生成过程,其处理方法也迥然不同。现实经济中的变量往往是非平稳的,直接运用变量的水平值研究经济现象之间的均衡关系容易导致错误的结论。因此,建模前应检验时间序列的平稳性。对时间序列的单位根检验就是对时间序列平稳性的检验。单位根过程是最常见的非平稳过程之一,由于它在现代金融学、宏观经济学的理论和实践中的广泛应用,对单位根过程的研究成为当今计量经济学的主要课题之一。
 在Perron的1989年研究报告中对单位根的研究有了进一步的深入,特别强调了在单位根检验过程中更为重要的结构突变。有结构突变的时间序列直接进行单位根检验往往会导致检验结论的错误。外生性结构突变检验法对突变点的位置给定带有很大的主观性,将突变点看作是内生性结构突变点虽然可以提高一定的势,但同时增加了接受单位根的可能性问题,而且检验模型中突变形式的设定如与实际不符,将导致检验功效损失。为此本文将外生性和内生性结构突变检验相结合,分别对实证进行检验,最后进行比较。
关键词:单位根  平稳过程  结构突变

Abstract
 The theme of unit roots in macroeconomic time series have received a great amount of attention in terms of theoretical and applied research over the last three decades. Since the seminal work by Nelson and Plosser (1982), testing for the presence of a unit root in the time series data has become a topic of great concern. Granger and Newbold  had put forward a new question ,which was called by spurious regression from 1974, then research on non-stationary is a hot topic. Because stationary time series and non-stationary time series come form different data generating processes, they have different contents, properties and analysis technique. The testing of stationary behavior of time series is a precondition to mathematical modeling. Testing for the presence of a unit root is that testing time series are stationary or non-stationary. Unit root process is one of non-stationary processes. The theories of unit root processes in financial time series have received a great amount of attention in terms of theoretical and applied research over decades.     
 This issue gained further momentum with Perron’s 1989 paper which emphasized the importance of structural breaks when testing for unit root processes. There is an error that traditional unit root tests are used for unit root process of time series with a possible change in its intercept or slope. The situation of exogenous structural break are subjective and if unit root processes of time series with a possible change in its intercept or slope aren’t in accord with the fact , the power of tests is false . The results of the simulation analysis are illustrated efficiently via an application, which is more effective than exogenously structural break tests
Key words: unit root  stationary process  structural break


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