欧阳敏华

（暨南大学统计学博士后科研流动站，广州510632）

STAR模型下初始条件对退势单位根检验统计量的影响研究

欧阳敏华

（暨南大学统计学博士后科研流动站，广州510632）

在STAR模型框架下，文章分析了不同初始条件下OLS和GLS退势KSS统计量检验水平和检验势的特征，发现OLS退势KSS统计量的检验势随初始条件的增大而上升，GLS退势KSS统计量的检验势随初始条件的增大而下降，这与通常忽略初始条件影响下GLS退势比OLS退势KSS统计量有更高检验势的结论不一致。为此，进一步探讨了考虑初始条件情况下STAR模型中的退势单位根检验策略。

STAR模型；单位根；退势；KSS统计量

0 引言

在单位根检验实践中，若经济和金融时间序列中含有潜在的确定性趋势成分，应选择退势单位根检验统计量，以提高单位根检验的功效。Muller和Elliot[1]以及Harvey等[2]的研究发现，初始条件是影响退势单位根检验统计量检验势的重要因素，且在不同退势方式下的影响程度存在差异。在单位根检验中，所谓初始条件指的是时间序列的初始值与单位根检验模型中设定的潜在趋势之间的偏离程度。在线性模型下，OLS退势ADF单位根检验统计量的检验势随初始条件的增大而上升，而GLS退势ADF单位根检验统计量的检验势却随初始条件的增大而急剧下降。这与通常忽视初始条件情形下，GLS退势ADF单位根检验统计量的检验势要高于OLS退势的结论大相径庭。初始条件对退势单位根检验统计量的影响不仅是理论问题，在单位根检验实践中也应引起足够的重视。……