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題名 條件平均數誤設情況下自我相關異質性之穩健檢定:微波縮小法之應用
其他題名 An ARCH Test Robust to Conditional Mean Misspecification: Application of Wavelet Shrinkage
作者 林信助
關鍵詞 Conditional Mean Mis-speci-cation;Autoregressive condi tional Heteroscedasticity;Wavelet shrinkage
日期 2004
上傳時間 18-Apr-2007 16:36:25 (UTC+8)
Publisher 臺北市:國立政治大學國際貿易學系
摘要 在這個研究計畫案中,我們假設對於條件變異數的正確統計推論是研究財務 金融變數學者所關心的主要議題。在這個前提之下,我們將探討當條件平均數誤 設時,如何穩健地檢定自我相關條件異質性(ARCH)的問題。關於這個問題, 在文獻上一個眾所周知的現象就是:當條件平均數式被誤設時,即使真正的資料 產生過程並不具有ARCH,一個常被用於檢定ARCH 的LM 統計量卻經常會過 度地拒絕沒有ARCH 的虛無假設。在文獻上解決這個問題的方式,經常涉及一 個兩階段的程序:在第一個階段,利用一個輔助性的回歸式來估計具有未知形式 之條件平均數式,並寄望藉以去除可能的誤設;接著利用所估計的殘差項,在第 二個階段建構ARCH 的統計檢定。在所提出的這些方法中,主要的差異乃在於 第一階段輔助回歸式的設定與估計方式。本研究計畫嘗試利用由Donoho (1993, 1995), Donoho and Johnstone (1994, 1995), and Donoho, Johnstone, Kerkyacharian, and Picard (1995)等學者所提出的微波縮小法來估計具有未知形式之條件平均數 式,並藉以建構一個穩定的ARCH 檢定。微波縮小法的一個重要特徵就是它具 備移除噪音並同時保存資料的非平滑性質,譬如在財務金融變數經常出現的突發 跳動。本研究計畫的目的在於展示如何利用微波縮小估計法來改善第一階段條件 平均數式的配適,並利用蒙地卡羅模擬法來研究經由這個程序所建構的ARCH 檢定的統計性質。在提出本研究計畫案之前,我們已經做了一些小規模初步的蒙 地卡羅模擬實驗。我們發現微波縮小估計法不僅可以顯著地移除由非線性資料對 ARCH-LM 檢定所造成的扭曲,同時並未損及ARCH-LM 統計量的檢定力。根據 這個有利的證據,我們計畫執行一些較大規模的蒙地卡羅模擬實驗,並將研究的 對像擴展到一般常見的非線性模型上。另外,我們也將嘗試地從漸進理論上去探 討經由微波縮小法所估計出來的殘差項的統計性質。以期為所提出的穩健ARCH 檢定提供一個較佳的理論基礎。最後,我們計畫將所提出的穩健ARCH 檢定應 用到一些實際的資料上,以彰顯此檢定法與實證研究之關連性。
描述 核定金額:544600元
資料類型 report
dc.coverage.temporal 計畫年度:93 起迄日期:20040801~20050731en_US
dc.creator (作者) 林信助zh_TW
dc.date (日期) 2004en_US
dc.date.accessioned 18-Apr-2007 16:36:25 (UTC+8)en_US
dc.date.accessioned 8-Sep-2008 15:50:41 (UTC+8)-
dc.date.available 18-Apr-2007 16:36:25 (UTC+8)en_US
dc.date.available 8-Sep-2008 15:50:41 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 18-Apr-2007 16:36:25 (UTC+8)en_US
dc.identifier (Other Identifiers) 932415H004003.pdfen_US
dc.identifier.uri (URI) http://tair.lib.ntu.edu.tw:8000/123456789/3824en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/3824-
dc.description (描述) 核定金額:544600元en_US
dc.description.abstract (摘要) 在這個研究計畫案中,我們假設對於條件變異數的正確統計推論是研究財務 金融變數學者所關心的主要議題。在這個前提之下,我們將探討當條件平均數誤 設時,如何穩健地檢定自我相關條件異質性(ARCH)的問題。關於這個問題, 在文獻上一個眾所周知的現象就是:當條件平均數式被誤設時,即使真正的資料 產生過程並不具有ARCH,一個常被用於檢定ARCH 的LM 統計量卻經常會過 度地拒絕沒有ARCH 的虛無假設。在文獻上解決這個問題的方式,經常涉及一 個兩階段的程序:在第一個階段,利用一個輔助性的回歸式來估計具有未知形式 之條件平均數式,並寄望藉以去除可能的誤設;接著利用所估計的殘差項,在第 二個階段建構ARCH 的統計檢定。在所提出的這些方法中,主要的差異乃在於 第一階段輔助回歸式的設定與估計方式。本研究計畫嘗試利用由Donoho (1993, 1995), Donoho and Johnstone (1994, 1995), and Donoho, Johnstone, Kerkyacharian, and Picard (1995)等學者所提出的微波縮小法來估計具有未知形式之條件平均數 式,並藉以建構一個穩定的ARCH 檢定。微波縮小法的一個重要特徵就是它具 備移除噪音並同時保存資料的非平滑性質,譬如在財務金融變數經常出現的突發 跳動。本研究計畫的目的在於展示如何利用微波縮小估計法來改善第一階段條件 平均數式的配適,並利用蒙地卡羅模擬法來研究經由這個程序所建構的ARCH 檢定的統計性質。在提出本研究計畫案之前,我們已經做了一些小規模初步的蒙 地卡羅模擬實驗。我們發現微波縮小估計法不僅可以顯著地移除由非線性資料對 ARCH-LM 檢定所造成的扭曲,同時並未損及ARCH-LM 統計量的檢定力。根據 這個有利的證據,我們計畫執行一些較大規模的蒙地卡羅模擬實驗,並將研究的 對像擴展到一般常見的非線性模型上。另外,我們也將嘗試地從漸進理論上去探 討經由微波縮小法所估計出來的殘差項的統計性質。以期為所提出的穩健ARCH 檢定提供一個較佳的理論基礎。最後,我們計畫將所提出的穩健ARCH 檢定應 用到一些實際的資料上,以彰顯此檢定法與實證研究之關連性。-
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dc.language zh-TWen_US
dc.language.iso zh-TWen_US
dc.publisher (Publisher) 臺北市:國立政治大學國際貿易學系en_US
dc.rights (Rights) 行政院國家科學委員會en_US
dc.subject (關鍵詞) Conditional Mean Mis-speci-cation;Autoregressive condi tional Heteroscedasticity;Wavelet shrinkage-
dc.title (題名) 條件平均數誤設情況下自我相關異質性之穩健檢定:微波縮小法之應用zh_TW
dc.title.alternative (其他題名) An ARCH Test Robust to Conditional Mean Misspecification: Application of Wavelet Shrinkage-
dc.type (資料類型) reporten