摘要: 在不同的分位下对时间序列数据是否含有结构性变化进行甄别,对于准确识别数据的动态变化及其分布特征具有重要的意义。文章首次在Koenker和Xiao(2004)研究的基础上提出傅立叶分位数单位根检验模型,并以此捕捉时间序列中所存在的结构突变点,进而刻画数据在不同分位下的动态变化特征。文章通过构建傅立叶QKS统计量并采用蒙特卡罗方法对傅立叶分位数模型的临界值、样本容量(Size)和检验“势”(Power)进行模拟,我们发现含有傅立叶级数的分位数单位根检验在刻画“尖峰厚尾”特征数据的非线性偏离动态调节特征具有更高的检验“势”。最后,我们利用拓展后的模型对中国通货膨胀的持久性(1990M01-2016M05)和失业的回滞效应(1978-2015)进行再检验,结果发现中国通货膨胀具有平稳的特征,而失业率却包含单位根过程。我们的研究为分位数单位根检验的拓展及其应用提供了一定的启示。