1、p-F检验来研究短期参数的稳定性。所有这三个检验都是从似然比统计序列中计算出来的，似然比检验统计序列针对样本中每个可能时间的次结构变化的替代选择，对常数参数的原假设进行了检验。这些检验具有非标准的渐近分布，为了避免使其渐近分布，所有稳定性测试的临界值和p值均通过参数自举近似到测试统计量的零分布获得，这种方法通过蒙特卡罗模拟法构造成，使得从2000年的具有恒定参数的向量自回归模型。4. 子样本自举滚动窗口因果关系检验结构性变化可以事先被识别和统计估计中的错误也可以使用几种技术手段修正，例如样本分离和是用虚拟变量。然而，这些技术手段出现验前偏差。为了克服参数的不稳定性和避免验前偏差，我们使用了基于
2、修正的自举统计量的子样本滚动窗口的格兰杰因果测试。两个重要的原因证明了滚动估计的使用是正确的。首先，滚动窗口与变量之间的因果关系随时间变化的事实一致。其次，滚动估计可以观察到由于结构变化而引起的不同子样本的不稳定性。Balcilar（2010）在其研究中说明了滚动窗口技术基于从整个样本的开始到结束顺序滚动的固定大小的子样本。具体地说，给定包含l个观测值的固定尺寸滚动窗口，将完整样本转换为T-l 子样本序列，即 -l+1, -l, ., T（ = l, l+1, ., T）。然后将基于RB的修正LR因果关系测试应用于每个子样本，而不是估计完整样本的单个因果关系测试。通过计算观测到的LR统计滚动T
3、-l 子样本的自举p值，直观地识别出中国的EPU与股票收益之间因果关系的可能变化。更重要的是，本研究还评估了EPU对股票收益的影响程度以及股票收益对EPU的影响程度。EPU对股票收益率的影响定义为从公式推导出的整个自举估计的平均值，Nb 表示自举重复次数；以类似的方式，股票收益对EPU的影响由公式得出。和都是方程（2）中向量自回归模型的自举估计。还计算了90%置信区间，其中下限和上限分别等于每个和的5分位数和95分位数。滚动窗口估计的精度和性能取决于每次回归的增量间隔和窗口大小l。使用小间隔是因为它们提供了更详细的转换，因为它最大化了滚动回归的总数。窗口大小l是控制每个子样本中包含的观测数以及
4、估计精度的参数。较大的窗口大小l可以提高估计的准确性，但可能会降低代表性，特别是在存在异质性的情况下。然而，较小的窗口尺寸减少了非均匀性，提高了参数的代表性，但可能会增加估计的标准误差，从而降低参数精度。因此，窗口大小l应设置为平衡代表性和准确性之间的权衡。在滚动窗口估计中没有一致的准则可供我们选择窗口大小l（Balcilar，2010）。Pesaran（2005）根据均方根误差评估结构变化下的窗口大小l。他们在研究中表明最佳窗口大小取决于持久性和中断的大小。基于他们的蒙特卡罗模拟，他们认为当有频繁的中断时，自回归参数的偏差最小，窗口大小低至20个月。在选择合适的窗口尺寸时，考虑了两个相互矛盾
5、的要求。首先，与参数估计精度相关的自由度要求更大的窗口大小l；其次，存在多个结构变化，这可能增加将这些多个位移中的一些包含在窗口样本中的风险，要求更小的窗口大小。因此，本研究选择小窗口（这不包括滞后所需的观测值，因此是向量自回归中的实际观测值）。对于由于选择小窗口而导致的估计不准确的问题，可以采用滚动估计中的自举方法来解决，以获得更好的精度。四、实证结果（一）单位根检验与全样本因果检验表1：对于中国的EPU和中国股票指数收盘价的单位根检验变量原始数据一阶差分ADF(k)PP(k)KPSS(k)ADF(k)PP(k)KPSS(k)EPU-1.865(3)-6.951（11）1.33214 *-1
6、5.857(2)*-39.719(18)*0.22527SZA-2.036(0)-2.096(7)1.67914 *-15.589(0) *-15.892(7) *0.0897SZB-1.501(1)-1.349(2)1.93314 *-14.484(0) *-14.475(1) *0.0452SHA-2.686(2)-3.498(7)1.31314 *-10.515(1) *-37.421(7) *0.30595SHB-1.153(4)-0.823(8)1.76514 *-9.371(3) *-26.253(7) *0.1565HSI-2.205(0)-2.252(2)1.76514 *-1
7、6.294(0) *-16.281(5) *0.0514CSI300-2.562(0)-2.763(8)0.57910 *-11.317(0) *-11.875(8) *0.1128表格备注：1. ( )中的数字为递归 t-统计量选择的滞后顺序2. 中的数字表示 Bartlett Kernel 的截尾3. * 为99%的置信水平，* 为95%的置信水平， *为90%的置信水平表2：中国经济政策不确定性与中国国内股价的全样本格兰杰因果检验测试变量H0:经济政策不确定性对股票回报没有格兰杰因果关系H0:股票回报对经济政策不确定性没有格兰杰因果关系统计量自举P值 统计量自举P值SZA16.37420
8、.00155.71650.1405SZB11.08600.01152.61290.4555SHA15.46890.00203.60950.3040SHB24.50010.00008.98750.0340HSI8.12460.05550.98090.8135为了阐明中国的中国经济政策的不确定性与中国六个股票市场的股票价格之间的因果关系，我们在整个样本期间内进行了基于赤池信息准则的自举格兰杰因果检验。为中国六个股票市场中的每个股票价格选择向量自回归模型的最佳滞后长度。表2显示了此全样本格兰杰因果关系测试的结果。可以看出，对于SZA、SZB、SHA、SHB、HSI对中国经济政策的不确定性没有格兰杰因
9、果关系的原假设被拒绝。这一发现意味着这五个股票市场中，从中国的EPU到股票价格具有因果关系。相反，在传统做法的实证结果里，股票价格对中国的EPU没有格兰杰因果关系的原假设被拒绝。全样本自举格兰杰因果关系测试的这些结果支持中国的EPU和股价之间存在双向因果关系这一结论。但是，在存在结构变化的情况下，这种全样本因果关系的推断可能会严重偏差，这会导致参数发生变化，并可能随时间改变因果关系的模式。因此，在这项研究中进行了短期和长期参数稳定性测试。在实践中，可以使许多最茀眀愀瀀漀漀欀刀攀愀搀愀猀瀀砀椀搀鸀鞖匀5ewap前台访问/BookRead.aspx?id=359726111.206.198.550
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15、8.190雕儀欀眀愀瀀瀀栀琀洀氀鞖匀嫣/Me前台访问/d-1931188.html207.46.13.350雗埿最茀眀愀瀀漀漀欀刀攀愀搀愀猀瀀砀椀搀鞖怃匀5Qmwap前台访问/p-369435.html116.179.32.1740雙椀搀栀琀洀氀鞖匀嫣/Kg前台访问/p-654963.html116.179.32.1970雛埿攀脀眀愀瀀漀漀欀刀攀愀搀愀猀瀀砀椀搀鞖砀匀嫣/Kg前台访问/p-366852.html111.206.222.130雝勈挀搀栀琀洀氀鞖砀匀5Qmwap前台访问/p-356902.html116.179.32.2030雟%菢椀搀栀琀洀氀鞖怃硗匀5ewap前台访问/BookR
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