非线性协整时间序列的非参数方法及其应用研究 pdf下载

　　《非线性协整时间序列的非参数方法及其应用研究》主要研究非线性协整理论的非参数检验与估计两个领域，包括非线性存在性、混沌与分形特征、非线性非平稳检验以及非线性协整检验与估计等；梳理了这两个领域的研究脉络和框架。运用Gauss编程实现了所提各种非参数检验方法，MC仿真给出了相关统计量的临界值表，并比较了各方法的优劣。通过实证研究，对我国货币各变量序列以及我国与国际股市指数序列应用所给出的非线性协整理论的非参数方法进行了非线性存在性检验、混沌与分形特征检验、存在非线性的非平稳检验以及非线性协整检验与估计，得出了较此前学者们应用线性协整理论相关方法更具一般性的结论。

　　舒晓惠，男，汉族，1974年1月出生，湖南溆浦人，暨南大学应用经济学博士，现为怀化学院经济学院教授、院长，吉首大学兼职硕士生导师，湖南省学科带头人，湖南省青年骨干教师，怀化学院商贸经济研究中心主任，武陵山片区金融经济研究所所长。主要研究方向：金融统计分析和时间序列分析。近年来，主持国家社科基金课题1项，主持湖南省社科基金项目、湖南省软科学重点项目、湖南省教育厅重点项目3项，主要参与国家、省部级课题6项，发表学术论文60余篇，其中期刊2篇，核心期刊25篇，18篇为CSSCI来源期刊，被人大复印资料全文检索2篇，EI检索1篇，ISTP检索1篇。获第十届全国统计科研优秀课题论文奖二等奖。

第1章 绪论
1．1 研究背景
1．2 研究的目的和意义
1．3 研究现状与文献综述
1．4 本书章节安排及创新之处

第2章 单位根与线性协整理论概述
2．1 单位根过程
2．2 单位根检验
2．3 协整及其表述定理
2．4 协整的估计与检验

第3章 时间序列的非线性存在性检验
3．1 非线性的定义
3．2 非线性检验的方法
3．3 Monte Carlo仿真模拟
3．4 我国股市的非线性存在性分析

第4章 非线性非平稳时间序列的混沌与分形特征检验
4．1 混沌与分形理论简介
4．2 混沌与分形理论在经济中的应用综述
4．3 时间序列中是否存在混沌的非参数检验方法
4．4 Monte Carlo仿真模拟
4．5 我国沪深股票指数的混沌与分形特征的实证研究

第5章 非线性时间序列的非平稳检验
5．1 基于长记忆性、混合性概念的非平稳检验方法：
5．2 推广的单位根检验
5．3 货币需求函数各变量的单位根秩检验与全距检验

第6章 非线性协整的非参数检验方法
6．1 推广的E-G两步法
6．2 非线性协整的秩检验理论
6．3 记录数协整检验（Record Counting Cointegration Test，RCC）
6．4 中国与国际股市的非线性协整研究

第7章 非线性协整模型构造与估计的非参数方法
7．1 ACE算法（Alternating Conditional Expections， ACE）
7．2 局部核权最小二乘法
7．3 基于神经网络的非线性协整模型估计方法
7．4 Monte Carlo仿真实验研究
7．5 实证研究

第8章 总结与展望
8．1 本书所做的主要工作
8．2 不足之处
8．3 进一步研究展望

附录
Gauss程序集程序段
参考文献
后记

　　本书主要研究了非线性协整理论的非参数检验与估计两个领域，包括非线性存在性、混沌与分形特征、非线性非平稳检验以及非线性协整检验与估计，基本梳理清楚了这两个领域的研究脉络和框架。本书运用Gauss编程实现了所提出的各种非参数检验方法，MC仿真给出了相关统计量的临界值表，并比较了各方法的优劣。在随后的实证研究中，本书对我国货币各变量序列，以及我国与国际股市指数序列应用所给出的非线性协整理论的非参数方法进行了非线性存在性检验、混沌与分形特征检验、存在非线性的非平稳检验以及非线性协整检验与估计，得出了较此前学者们应用线性协整理论相关方法更一般的结论。具体而言，本书主要在如下几个方面做了开拓性研究：
　　第一，较为详细地梳理了线性协整理论的内容，对个中细节进行了注解，使得理论脉络更为清晰明了，从而增进了协整理论的易读性。
　　第二，对线性加强型神经网络在时间序列的非线性存在性检验中，的应用提出了新的方法，即加强型小波神经网络，并给出了新的实现算法：改进的带动量的LM算法。MC仿真表明，高斯小波、墨西哥帽小波等两线性加强型小波神经网络方法效果较好。
　　第三，发现应用小数据量法实现的最大Lyapunov指数值的意义在随机条件下和确定性混沌条件下是不一致的，因此，利用最大Lyapunov指数探讨非线性协整尚需商榷。
　　第四，发展了秩检验方法，推导了其分布，针对非高斯的单峰分布和存在序列相关性问题提出了相应的改进方法和实现方法，即基于Bootstrap和BlockBootstrap抽样的单位根逆得分秩检验方法。
　　第五，给出了协整的秩检验方法和记录数检验方法的检验临界值表和响应面函数，并应用上述方法对中国与世界主要证券市场股指进行了实证分析，发现其更多存在的则是非线性协整关系。
　　第六，研究了三种神经网络应用于非线性协整理论的可行性，比较了其优劣。特别地，提出了带动量改进的LM算法的小波神经网络，使得其更具泛化能力。另外，本书还提出应用加强型神经网络对非线性非平稳时间序列进行滤波，其更适用于非线性的情形。
　　本书是在博士论文基础上修改完善而成的，也是相关研究的阶段性成果，其中难免存在不足之处，敬请方家批评指正。