同期相关面板数据结构突变单位根检验的统计性质 ——中国CPI指数平稳性的经验证据*

统计研究 ›› 2008, Vol. 25 ›› Issue (10): 86-91.

同期相关面板数据结构突变单位根检验的统计性质 ——中国CPI指数平稳性的经验证据*

白仲林

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2008-10-15 发布日期:2008-10-15

The Statistic Properties of a Unit Root Test for Contemporaneous Correlative Panel Data with a Structural Break: an Empirical Evidence of Chinese CPI

Bai Zhonglin

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2008-10-15 Published:2008-10-15

摘要/Abstract

摘要： 内容提要：本文首先研究了同期相关面板数据外生同期截距突变同质面板单位根检验的统计性质。研究发现对于大面板数据该检验具有良好的实际检验水平，面板数据的大小、同期相关程度、结构突变位置和结构突变幅度等因素对该检验的检验功效具有显著影响，而且ρSUR检验比τSUR检验有更理想的检验效果。其次，利用该检验对中国省级CPI指数的平稳性进行了经验分析，发现中国省级CPI指数是趋势结构突变的平稳过程。

关键词: 关键词：结构突变, 面板单位根检验, 统计性质, CPI指数, 平稳

Abstract: Abstract：This paper firstly studies the statistic properties of the unit root test of contemporaneous correlative panel with a structural break. The results show that the size of the test is very well for large panel data. And the test sample size, extents of structural break and the location of structural breaks makes an immense impact on the power of the test. And Moreover, ρSUR test is more effective than τSUR test. Based on CPI data of 31 provinces, the author finds that CPI is trend stationary stochastic process presented a structural break by this test.

Key words: Key words: Structural break, Panel unit root test, Statistic property, CPI, Stationary

白仲林. 同期相关面板数据结构突变单位根检验的统计性质 ——中国CPI指数平稳性的经验证据* [J]. 统计研究, 2008, 25(10): 86-91.

Bai Zhonglin. The Statistic Properties of a Unit Root Test for Contemporaneous Correlative Panel Data with a Structural Break: an Empirical Evidence of Chinese CPI[J]. Statistical Research, 2008, 25(10): 86-91.

[1]	韩兆洲林仲源. 我国最低工资增长机制时空非平稳性测度研究 [J]. 统计研究, 2017, 34(6): 38-51.
[2]	徐鹏等. 非平稳面板数据离散选择模型的Wald统计量研究[J]. 统计研究, 2016, 33(5): 87-94.
[3]	杨利雄等. 基于傅里叶变换的含异质性结构突变的面板单位根检验[J]. 统计研究, 2016, 33(2): 86-90.
[4]	刘洪王江涛. 价格持续期的SEMIFAR-ACD模型[J]. 统计研究, 2015, 32(1): 88-94.
[5]	曾五一王开科. 美国的消费价格指数体系及其对我国的启示[J]. 统计研究, 2014, 31(8): 80-87.
[6]	刘田谈进. 基于序列与逆序列最小Wald统计量的通用STAR模型平稳性检验法[J]. 统计研究, 2014, 31(3): 99-105.
[7]	刘田. STAR非线性平稳性检验中误设定的伪检验研究 [J]. 统计研究, 2013, 30(7): 89-96.
[8]	张邦科邓胜梁. 农村居民消费增长比平稳更重要[J]. 统计研究, 2013, 30(6): 45-50.
[9]	吴明华周爱民. 有限样本平稳序列与单位根序列的不可区分性[J]. 统计研究, 2013, 30(3): 93-100.
[10]	项后军潘锡泉. 汇率变动、货币政策与通货膨胀[J]. 统计研究, 2011, 28(5): 3-12.
[11]	张凌翔张晓峒. 结构突变趋势平稳过程与随机趋势过程的虚假回归研究[J]. 统计研究, 2011, 28(5): 105-110.
[12]	杨子晖温雪莲. 价格国际传递链中的“中国因素”研究 ──基于非线性Granger因果检验 [J]. 统计研究, 2010, 27(2): 87-93.
[13]	黄静屠梅曾. 基于非平稳面板计量的中国城市房价与地价关系实证分析[J]. 统计研究, 2009, 26(7): 13-19.
[14]	李锐向书坚. 局部平稳过程、稳定过程及GARCH模型的比较研究[J]. 统计研究, 2007, 24(8): 88-91.
[15]	杨子晖. 政府消费与私人消费的期内替代和跨期替代——来自亚洲国家的面板协整分析[J]. 统计研究, 2006, 23(8): 27-32.