摘 要:面板數據由于包含截面和時期提供了更多的信息,可以更好地分離出其中的隨機成分而提高舉位根檢驗的精度,考慮面板中的結構突變則可以進一步提高結論的準確性。通過構造基于結構突變的面板單位根檢驗方法,選取經合組織中具有代表性的15個國家年度失業率數據進行的實證分析表明:失業率指標為平穩性變量,在考慮結構突變時面板數單位根檢驗水平有了顯著的提高,這為研究經濟變量的平穩性,特別在觀測期較短的情況下,提供了一種有效的研究手段。
關鍵詞:面板單位根;結構突變;失業率;平穩性檢驗
中圖分類號:F064.1,F241.4 文獻標識碼: A 文章編號:1003—7217(2006)05-0118-04
一、引 言
時間序列平穩性的單位根檢驗是經濟計量分析的主要研究工具,在實踐中獲得了廣泛應用,但是檢驗統計量的優良性質依賴于樣本容量的大小,而在現實經濟問題中多數經濟指標的樣本量較小,從而降低了單位根檢驗的準確性。面板數據模型能夠通過增加截面提供更多的信息,可以更好地分離出其中的隨機成分而提高單位根檢驗的精度,成為了目前計量經濟學的熱點之一,并且被廣泛地用于實證研究中。Levin和Lin通過蒙特卡羅模擬發現當樣本量不足時,單序列的ADF檢驗和PP檢驗存在著不同程度的檢驗勢和檢驗水平的下降,為解決這一問題,他們提出了基于混合數據的LL檢驗,但是LL檢驗的原假設和備擇假設對所有個體要求具有統一形式,從而限制了其適用范圍。Im、Peseran和Shin對檢驗的備擇假設放松,提出了在拒絕原假設時允許個體之間存在差別的IPS檢驗。但是IPS檢驗針對的是平衡面板數據,在實際運用中可能不同個體所能獲得的序列長度是不一樣的,從而Mad—dala和Wu進一步把檢驗的條件放松,提出了一種基于Fisher方法的組合統計量,可以用于檢驗非平衡面板。在此基礎之上,Chang,Chio,Bai和Ng,Moon和Perron,Smith等也相繼提出了各種面板單位根檢驗方法。
使用面板單位根方法可以提高檢驗的精度,但是對模型錯誤的設定仍然可能導致錯誤結論。如果一個平穩過程若不考慮其結構變化因素,那么它就極有可能被判定為單位根過程。Nelson在1982年提出美國宏觀經濟的14個變量中有13個變量是由單位根過程得出的結論,但1989年Person在《Thegreat crash,the oil-price shock,and the unit—roothypothesis)一文中指出其結論中13個單位根變量有10個應為結構突變的時間趨勢穩定過程,并在此文中開始了關于單位根檢驗中存在結構突變的問題,隨后Banerjee,Lumsdaine和Stock,Zivot和Andrews,Perron對該理論進行了發展,并允許內生決策性變量發生結構突變,Lumsdaine和Papell后來在此基礎上進行進一步擴展,允許存在多個結構突變點。
為了更好地研究失業率的內在變化規律,本文運用結構突變的單位根檢驗和面板單位根檢驗方法,構造基于結構突變的面板單位根檢驗模型,利用15個經濟與合作組織(OECD)國家失業率數據進行實證分析。
二、面板單位根模型的結構分析
本文假定只有一個結構突變點,并且這個突變點已知(可以通過圖形觀察或簡單計算得出,使用chow檢驗方法)。假設結構突變點為tB,如果一個數據生成過程(DGP)在t≥tB時,截距由突變到μ0+μ1,即可以表示為:
從圖1可以清楚看出美國失業率存在一個結構變化的過程,考慮剔除結構變化及其趨勢影響,可能會影響單位根檢驗結果。把剔除調結構變化剩下的序列表示出來為圖2,再對其進行單位根檢驗,可得到其為平穩序列,即美國失業率是一個結構突變的平穩序列,得到了與前面相反的結論。其它國家可以進行類似分析,得到結果如下:
從上面的分析結果可以看出:在經過剔除結構變化與趨勢項之后,結果只有部分為平穩過程,并且相當大部分國家在顯著性水平由5%提高到1%時,序列由I(0)過程變化為I(1)過程。這樣進行單序列分析就很可能產生錯誤的結論。產生這一原因是由多方面因素的,其中最主要就是序列的長度,我們知道ADF檢驗在T→∞時收斂于維納過程,隨著序列長度變短,收斂速度迅速下降,從而導致檢驗勢下降。為了彌補時間緯度的不足,可以通過增加截面來進行,即上面提到的面板單位根檢驗,這里使用文中的2f統計量進行檢驗。表1為面板單位根檢驗的結果:
由表2可以看出,通過面板單位根檢驗結果,可以認為失業率是一個子穩的宏觀經濟變量,但是在不考慮結構變化因素時,在10%的水平上才能得到其為平穩序列,而把結構突變因素加進來,則在1%的水平上亦非常顯著,可見大大提高了檢驗水平。
四、結 論
本文介紹了非經典計量經濟學中比較前沿的兩種理論:面板單位根理論與結構突變理論,并在前人研究的基礎上把它們較好地結合起來,構造了一種基于面板單位根的結構突變檢驗方法,然后運用經合組織中有代表性的15個國家的失業率數據進行了實證分析。通過實證研究,本文比較了結構突變的單序列檢驗、不包含結構突變的面板單位根檢驗和包含結構突變的面板單位根檢驗,并得到以下結論:前面兩種方法得出的結論都比較含糊,即在較低的檢驗水平上才能得到失業率為穩定過程,而采用本文所提出的方法可以顯著的得到此結論,這與Murray和Papell的結論是一致的,與Basher和Westerlund的研究也可以相互印證。可見,基于面板單位根的結構突變檢驗方法可以較為真實地反映經濟序列的變動規律,這也為我們研究觀測期較短時經濟變量的平穩性提供了一種較為有效的途徑。
注:“本文中所涉及的注解、表格、公式等請以PDF格式閱讀原文。”