股市价格指数成交量的单位根及因果关系检验

对上海证券指数收市价及成交量作了ADF检验，发现指数收市价存在有单位根，价格服从随机行走模型，成交量趋势平稳，市场是有效的．用葛兰杰(Granger)因果关系检验发现指数收市价增量与成交量增量互为因果关系，没有谁变化在先谁变化在后的问题。     

具有GJR-GARCH-skewt误差项时序的ADF单位根检验

本文在有限样本情况下，用Monte Carlo方法模拟了具有GJR—GARCH—skewt误差项时间序列的ADF单位根检验．分析模型中误差项的波动、条件分布中参数的设定、样本容量及杠杆效应对临界值的影响．结果显示．随着波动的持久性加强，使用经典ADF单位根检验的Zi、ZpFuller临界值将降低检验的有效性．     

面板数据分析方法对购买力平价检验的实证研究

以15个国家货币实际汇率为研究对象,对其进行面板单位根检验和面板协整检验,检验它们在布雷顿森林体系瓦解后的1979～2006年期间内是否满足购买力平价（PPP）。检验结果显示,这些样本基本都支持购买力平价的成立。     

基于VECM模型的石油消费与经济增长因果关系检验

建立了中国石油消费供给和需求模型,通过ADF(augmented Dickey-Fuller)方法进行单位根检验,发现模型涉及的变量皆为1阶平稳序列,并使用了EG两步法来论证模型的可靠性,发现变量之间存在协整关系。基于VECM(vector error correction model)模型,检验了石油消费与经济增长之间的短期和长期因果关系。结果发现,无论是短期还是长期内,经济增长都是石油消费的原因,而并未发现反向的因果关系存在。石油消费的不断上涨,源于我国粗放型的增长方式。     

基于ARIMA模型对我国城镇单位就业人员工资总额的预测

基于单位根检验原理,运用ADF检验的方法检验平稳化,并基于1995年到2011年我国城镇单位就业人员工资建立ARIMA模型,并对未来几年我国城镇单位就业人员工资总额进行短期预测,研究结果可为我国缩小贫富差距和国家的宏观调控提供一些参考.     

具有EGARCH-SGED误差项的时序的单位根检验

在有限样本情况下通过随机模拟讨论了对具有EGARCH-SGED误差项的ADF单位根检验,分析了模型的滞后阶的设定、样本容量、参数变化对临界值的影响.     

具有GJR-GARCH误差项时序的ADF单位根检验

在有限样本情况下，随机模拟了具有GJR-GARCH误差项时间序列的ADF单位根检验，分析了样本容量、扰动项高阶矩的存在性、肥尾和杠杆效应对临界值的影响．结果显示，条件分布为广义误差分布和t分布时，只可以直接使用zt统计量的Fuller的临界值表．     

具有GARCH(near-IGRACH)-normal误差项时序的ADF单位根检验

在有限样本情况下,随机模拟具有GARCH(near-IGRACH)-normal error的ADF单位根检验,分析了两种数据生成模型下不同显著水平对临界值的影响.结果表明:随着显著性水平值的下降,相应的临界值绝对值变大了,特别是使用Zρ检验统计量时,对应的size distortion越来越严重,对高频金融时序进行单位根检验时,选择Zρ或Zt统计量需要进行一个权衡.     

服务业发展与经济增长的关系研究——基于1985-2008年宁波行业数据的实证分析

文章采用宁波1985-2008年的行业数据,运用ADF单位根检验、EG两步法协整分析、格兰杰因果检验和误差修正模型,对宁波服务业及其内部各主要行业发展与经济增长的关系进行实证研究。结果表明,服务业的发展与宁波经济增长存在着稳定的互为因果关系,但其内部各行业的发展与宁波经济增长的因果关系是有差异的。     

中国出口月度数据的季节性单位根检验

中国出口月度数据是一个很重要的外贸数据,它存在明显的季节性。通过季节性单位根检验——B＆M检验及CH检验,可知其并不是在所有的季节频率均存在单位根,而仅在零频率和季节频率π存在单位根。同时进行过度差分分析,发现在对中国出口月度数据进行正确地建模或特征分析前,应该运用（1-L^2）而不能用（1-L^12）对其进行过滤,否则会过度差分。     

基于MCMC算法的贝叶斯面板单位根检验

针对面板单位根检验存在检验势不稳定和原假设设置主观选择的问题,提出基于面板数据分位自回归模型,选择非对称Laplace分布的似然函数对模型进行贝叶斯分位回归分析.结合参数的完全条件分布设计MCMC抽样算法,进行贝叶斯分位单位根检验,并利用Monte Carlo模拟实验研究了贝叶斯分位单位根检验的有效性与可行性.研究结果表明,基于面板数据分位自回归模型的贝叶斯单位根检验方法解决了检验势不稳定以及原假设主观设置的问题,能够给出更全面稳健的单位根检验判断.     

股票即时价格与期货价格关系的实证研究

借助协整(Cointegration)和向量自回归(VAR)技术,通过实证研究了股票即时价格与期货价格之间的关系.主要包括反映两个变量长期均衡状态的协整关系、Granger因果关系以及得出这些关系的ADF单位根检验、Johansen协整关系检验和协整因果关系检验,同时也给出了实证分析中精确的计量结果.     

国内生产总值对建筑业增长影响的计量分析

建筑业产出在很大程度上受到整体经济环境影响。采用序列稳定性检验（ADF）技术、协整检验技术和误差较正模型，分析了中国过去20年间国内生产总值（GDP）增长对建筑业增长影响。发现：中国建筑业与GDP之间有长期稳定的均衡增长关系，因此长远来看，建筑业会随着整体经济增长而发展壮大。另外，我国建筑业增长相对于GDP有1－2年滞后期，GDP每增长1％，建筑业会在1－2年后增长1．5％－1．6％，所以根据目前国家宏观经济增长情况，可以预测未来短期内的建筑业大致增长状况，这对于建筑业和房地产投资有指导意义。     

基于动态计量经济学模型的房地产周期研究

为正确判断房地产发展趋势,以动态计量经济学模型为基础,科学地识别并预测房地产市场周期。采用北京1989—2004年的时间序列数据,将先验经济理论与数据统计分析结合,建立自回归分布滞后的ARM AX模型。对变量进行单整ADF检验和多重协整JJ检验,求出误差修正序列。用包含误差修正项的模型来预测市场周期,弥补中国房地产市场广泛存在的非理性因素影响和统计数据的缺陷。研究表明:北京房地产市场的周期约为4~5 a;2005年的房地产市场正处于扩展阶段;2006年北京房地产市场仍将呈现稳步上升的态势。     

快速路网实时OD预测的时间颗粒度选择

常见的基于实测数据的origin-destination(OD)预测方法分为两类:一类基于历史信息,即根据上一天或上一周同一日相同时段的数据进行预测,简称同比预测法;另一类则是根据同一天相邻时间段的数据预测本时段的OD,简称环比预测法.预测所用基础数据的时段长度称为时间颗粒度.时间颗粒度的大小对OD预测结果的稳定性、准确性具有重要影响.针对上海快速路网,采用ADF单位根检验和KMeans聚类分析方法,研究时间颗粒度对预测结果的影响,提出了时间颗粒度选择的建议,同比预测方法相比环比预测法更容易得出稳定、合理的预测结果,30~60min的时间颗粒度预测效果较好.     

上海银行间同业拆放利率协整分析

利用协整检验和单位根检验相关理论,对上海银行间同业拆放利率中8个利率品种之间的关系进行了实证研究.结果显示,除了中长端利率中的(M6,M9)和(M6,Y1)组合外,SHIBOR(Shanghai Interbank Offered Rate)利率其他组合都具备长期均衡的协整关系.此外,通过对协整系数分析发现中长端利率各品种相互影响的程度更大一些.     

中国房地产财富效应之实证研究

选取从2001年第1季度~2008年第4季度的全国样本数据,结合股票市场财富效应,采用单位根检验、协整检验、G ranger因果检验和误差修正模型的方法进行实证分析,深入探讨了全国房地产财富效应。研究结果表明:就长期来看,房地产市场财富效应显著,并呈负方向影响消费,同时股票市场财富效应不明显;就短期而言,全国房地产市场财富效应及股票市场财富效应均不显著。并提出了相关政策建议。