单位根检验与结构突变的理论、方法及应用

含有随机的或确定性的时间趋势成分。 （2）被检验过程（d.g.p.）的形式通常要比AR(1) 形式复杂，可能 是高阶自回归过程或含有移动平均成分。 （3）当被检验随机过程接近含有单位根但实为平稳过程（特征根 小于1，但接近1）时，在有限样本、特别是小样本条件下的单位根检验 结果容易接受原假设，误判为单位根过程，即检验功效降低。 （4）应该注意的是当被检验过程中含有未发现的突变点时，常导 致单位根检验易于接受零假设（非平稳过程）。 （5）对于季节随机过程除了检验零频率单位根外，还要检验季节 单位根（不讲）。 检验单位根通常有3种方法。（1）DF（ADF）检验法（DickeyFuller,1979）、（2）CRDW（cointegration regression DW）检验法 （Sargan-Bhargava,1983）、（3）PP（或Z）检验法（Phillips,1987）。 最常用的是DF（和ADF）检验法。DF检验式的一种形式是 yt = yt-1 + ut , ut IID(0, 2) (1.a) H0： =1，H1： <1。检验统计量DF =或 yt = yt-1 + ut , ut IID(0, 2) (1.b) 其中 = -1。H0： = 0，H1： < 0。检验统计量DF ==。其中和分别表示 和 的OLS估计量。检验式(1.b)更常用。尽管DF计算公式与t统计量相同， 但在H0： = 0成立（yt非平稳）条件下，DF不服从t分布，而服从DF分 布。以 = 1的（1）式为数据生成系统（d.g.p.），DF分布百分位数用蒙 特卡罗模拟的方法得到（见表1第1部分）。检验用临界值从中查取（摘 自Fuller（1976））。 用（1）式检验单位根等价于先验认定被检验过程yt是一个零均值、 无趋势项的AR(1)过程。因为只有当一个含有单位根的随机过程中不含 有确定性变量，那么该过程的均值完全由初始值决定，所以y0 = 0。可 见，只有在一个过程的均值为零时，使用（1）式检验单位根才是正确 的。换句话说，如果被检验的过程的均值非零，就应该首先减去这个均 值，然后再用（1）式检验单位根。但实际中，被检验过程的均值一般 是不知道的。所以，当不知被检验过程的均值是否为零，或不知其初始 值y0是否为零时，应该用下式检验单位根。 yt = + yt-1 + ut , ut IID(0, 2) (2.a) H0： =1，H1： <1。检验统计量DF =或 yt = + yt-1 + ut , ut IID(0, 2) (2b) 其中 = -1。H0： = 0，H1： < 0。检验统计量DF ==。其中和分别表示 和
(a) 检验式 (1)
100 250 500
25 50 (b) 检验式 (2) 100 250 500
- 3.33 - 3.00 - 2.63 - 0.37 0.00 0.34 - 3.22 - 2.93 - 2.60 - 0.40 - 0.03 0.29 - 3.17 - 2.89 - 2.58 - 0.42 - 0.05 0.26 - 3.14 - 2.88 - 2.57 - 0.42 - 0.06 0.24 - 3.13 - 2.87 - 2.57 - 0.43 - 0.07 0.24 - 3.12 - 2.86 - 2.57 - 0.44 - 0.07 0.23
的OLS估计量。DF检验临界值应从表1第2部分查找。条件是数据由 =1 的（1）式生成，而DF检验式是（2）式。 注意，估计（2）式得到的 和DF的分布都不受y0取值的影响。这一 点太重要了。否则必须先知道y0的值和DF分布才能进行单位根检验。 DF检验 式
表1 DF分布百分位数表
T 0.01 25 50 2.66 2.62 2.60 2.58 2.58 2.58 3.75 3.58 3.51 3.46 3.44 3.43 4.38 4.15 4.04 0.025 0.05
而成，所以随机趋势过程由确定性时间趋势所主导，表现出很强的趋势 性。yt围绕着t变化，但不会回到t。趋势的方向完全由的符号决定。为 正时，趋势向上（见图5）；为负时，趋势向下（见图6）。对yt做一阶 差分，yt = + ut，为平稳过程。差分平稳过程由此得名。E(yt) = 。当yt表 示对数变量时，E(yt)表示平均增长率。 随机趋势非平稳过程的差分过程是平稳过程。yt = + ut 。
DF检验式（2）中t()的分布见图11。t()不再服从t分布。可见对的显著 性检验也应该用蒙特卡罗模拟结果计算。T = 50条件下，临界值t()0.05 = -2.57，临界值t()0.95 = 2.51。
α 0.10 0.90 0.95 0.975 0.99 1.33 1.70 1.31 1.66 1.29 1.64 1.29 1.63 1.28 1.62 1.28 1.62 2.16 2.08 2.03 2.01 2.00 2.00 0.72 0.66 0.63 0.62 0.61 0.60
- 2.26 - 1.95 - 1.60 0.92 - 2.25 - 1.95 - 1.61 0.91 - 2.24 - 1.95 - 1.61 0.90 - 2.23 - 1.95 - 1.62 0.89 - 2.23 - 1.95 - 1.62 0.89 - 2.23 - 1.95 - 1.62 0.89
图7 退势平稳序列（ =0, =0.1）
图8 确定性趋势非平稳序列（ =0.1, =0.1）
（4）趋势平稳过程（trend-stationary process）或退势平稳过程（见 图7）。属于非平稳过程。 yt = + t + ut, ut IID(0, 2) 因为该过程是由确定性趋势 + t和平稳随机过程ut组成，所以称为趋 势平稳过程。趋势平稳过程由确定性时间趋势t所主导。减去确定性时 间趋势项t之后，过程变为平稳过程，所以也称退势平稳过程。 趋势平稳过程的差分过程是过度差分过程。yt = + ut - ut-1 。所以应 该用退势的方法获得平稳过程。yt - t = + ut。 （5）确定性趋势非平稳过程（non-stationary process with deterministic trend）（如图8）。属于非平稳过程。 yt = + t + yt-1+ ut, ut IID(0, 2) 确定性趋势非平稳过程中含有随机趋势、确定性趋势并含有单位根 成分。过程由确定性时间趋势所主导。减去确定性时间趋势项之后，过 程仍是非平稳过程。这种过程的时间趋势性比随机趋势非平稳过程和退 势平稳过程更强烈、明显。 yt = + t + yt-1 + ut = + t + ( + (t-1) + yt-2 + ut-1) + ut = … = y0 + t + t 2 - (1+2 +…+ t) + = y0 + t + t 2 -( 1+ t ) t + = ( -) t +t 2 + (设定y0=0) 含有随机趋势和确定性趋势的混合随机过程实际上是随机游走加上一个 时间t的2次方过程。这种过程在经济问题中非常少见。 确定性趋势非平稳过程的差分过程是退势平稳过程，yt = + t + ut。 确定性趋势非平稳过程的退势过程是非平稳过程，yt - t = + yt-1+ ut。只
线性趋势
2次趋势
ADF= -3.05 < ADF(0.05) = -1.95 -1.95
ADF= -4.36 < ADF(0.Baidu Nhomakorabea5)
=
2．单位根检验步骤。 单位根检验做得不好常常会把退势平稳过程误判为随机趋势非平稳 过程（隐性趋势）和确定性趋势非平稳（显性趋势）过程。检验时间序 列中是否含有单位根时常会碰到如下几种问题： （1）当被检验过程（d.g.p.）的形式未知时，应该考虑到其中是否
有既差分又退势才能得到平稳过程，yt - t = + ut。
图9 对数的中国国民收入序列
图10 中国人口序列
图9是对数的中国国民收入序列，近似于随机趋势非平稳序列和退 势平稳序列。图10是中国人口序列，近似于确定性趋势非平稳序列。 对于单位根过程（差分平稳），每个随机冲击都具有长记忆性，方 差趋于无穷大，其均值概念变得毫无意义； 对于退势平稳过程，随机冲击只具有有限记忆能力，其影响会很快 消失，由其引起的对趋势的偏离只是暂时的。对退势平稳序列，只要正 确估计出其确定性趋势，即可实现长期趋势与平稳波动部分的分离。 大量的实证研究显示，不变价格的宏观经济序列为退势平稳过程的 可能性远大于名义价格的宏观经济序列。中国的GDP、固定资产投资和 居民消费等序列均为退势平稳序列。这意味着，改革开放以来，中国的 经济增长虽然因为受到各种冲击因素的影响而出现不同程度的偏离趋势 的上下波动，但这种偏离是暂时的，从较长时期来看，经济增长总体上 沿着确定的均衡增长路径平稳运行。 而随机趋势过程虽然也有长期‘引力线’，但其数据生成过程含有 单位根，随机冲击对它具有持续的长期影响。只有通过差分才能使其平 稳，属于差分平稳过程。 例：给出对数的中国GDP序列如下。无论采取线性退势，还是2次 退势，所得序列都是平稳序列。
单位根检验与结构突变的理论、方法及应用
南开大学经济学院数量经济学专业博士生导师 中国数量经济学会常务理事 张晓峒 1．典型随机过程简述。 在介绍单位根检验之前，先认识一下各种随机过程的表现形式。 （1）白噪声过程（white noise，如图1）。属于平稳过程。 yt = ut, ut IID(0, 2) 图2是日元兑美元差分序列（收益序列），近似于白噪声序列。 （2）随机游走过程（random walk，如图3）。属于非平稳过程。 yt = yt-1 + ut, ut IID(0, 2) 图4是深圳股票综合价格收盘指数序列，近似于随机游走过程。 随机游走的差分过程是平稳过程（白噪声过程）。yt = ut。
25 50 (c) 检验式 100 250
- 3.95 - 3.60 - 3.24 - 1.14 - 0.80 - 0.50 - 0.15 - 3.80 - 3.50 - 3.18 - 1.19 - 0.87 - 0.58 - 0.24 - 3.73 - 3.45 - 3.15 - 1.22 - 0.90 - 0.62 - 0.28 - 3.69 - 3.43 - 3.13 - 1.23 - 0.92 - 0.64 - 0.31
(3)
t()
注：1. 适用于DF检验式(1), (2) 和 (3)。T：样本容量，：检验水平。 2. d.g.p.是yt = yt-1 + ut , ut IID(0, 2)。 3. 摘自Fuller (1976) 第373页。
3.99 500 3.98 3.96 N(0,1) 2.33
- 3.68 - 3.42 - 3.13 - 1.24 - 0.93 - 0.65 - 0.32 - 3.66 - 3.41 - 3.12 - 1.25 - 0.94 - 0.66 - 0.33 1.96 - 1.65 - 1.28 1.28 1.65 1.96 2.33
图1 白噪声序列（2=1）
图2 日元兑美元差分序列
图3随机游走序列（2=1）
图4深圳股票综合指数
图5 随机趋势非平稳序列（ = 0.1）
图6 随机趋势非平稳序列（ = -0.1）
“随机游走”一词首次出现于1905年自然（Nature）杂志第72卷 Pearson K. 和 Rayleigh L.的一篇通信中。该信件的题目是“随机游走问 题”。文中讨论寻找一个被放在野地中央的醉汉的最佳策略是从投放点 开始搜索。 （3）随机趋势非平稳过程（stochastic trend process）或差分平稳过 程（difference- stationary process）、有漂移项的非平稳过程（nonstationary process with drift）。见图5和6。属于非平稳过程。 yt = + yt-1 + ut , ut IID(0, 2) 迭代变换， yt = + ( + yt-2 + ut-1) + ut = … = y0 + t += t + 因为随机趋势过程是由一个确定性时间趋势t和一个随机游走组合