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开元985棋牌最新官网（深圳）经管学院窦立宇教授与普林斯顿大学Ulrich K. Müller教授合作的研究成果“Generalized Local-to-Unity Models”在经济学顶级期刊Econometrica发表。研究旨在提出并论证具有大样本稳健性的高持续时间序列模型框架，并建立配套的统计推断理论，从而为实证资产定价、国际经济学等多个领域的关键问题提供新的且更具说服力的解决思路。

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Abstract

We introduce a generalization of the popular local-to-unity model of time series persistence by allowing for p autoregressive (AR) roots and p ? 1 moving average (MA) roots close to unity. This generalized local-to-unity model, GLTU(p), induces convergence of the suitably scaled time series to a continuous time Gaussian ARMA(p, p ? 1) process on the unit interval. Our main theoretical result establishes the richness of this model class, in the sense that it can well approximate a large class of processes with stationary Gaussian limits that are not entirely distinct from the unit root benchmark. We show that Campbell and Yogo’s (2006) popular inference method for predictive regressions fails to control size in the GLTU(2) model with empirically plausible parameter values, and we propose a limited-information Bayesian framework for inference in the GLTU(p) model and apply it to quantify the uncertainty about the half-life of deviations from purchasing power parity.

高度自相关性或高持续性是很多宏观经济和金融时间序列数据的显著特征。许多宏观经济学和金融学中重要问题的解决都涉及对高持续时间序列的处理，诸如检验股票回报率的可预测性、测度经济周期的可持续性等等。在此背景下，针对高持续时间序列的建模与统计检验的研究不断涌现。然而，迄今鲜有研究能够从理论层面对现存诸多流行模型的稳健性进行论证。换言之，虽然存在基于现有模型得出的对上述重要经济与金融问题的答案，但我们对其可信度却难以定论。为突破该局限，本研究旨在提出并论证具有大样本稳健性的高持续时间序列模型框架，并建立配套的统计推断理论，从而为实证资产定价、国际经济学等多个领域的关键问题提供新的且更具说服力的解决思路。

教师简介

窦立宇

开元985棋牌最新官网（深圳）经管学院助理教授

2006年，窦立宇教授考入南京大学数学系。凭借优异的表现与成绩，在南大与新加坡合作的招生项目中，获得了公费就读新加坡南洋理工大学的机会。2011年窦教授以4.95分（满分5分）的专业成绩在近百名来自世界各地的毕业生中脱颖而出，荣获李光耀金牌奖。2012年7月以优异成绩获得英国伦敦政治经济学院计量经济学与数学经济的硕士学位。2019年9月获得美国普林斯顿大学经济学博士学位。他的研究领域包含但不局限于时间序列，理论与应用计量经济学。

文章转自经管学院官网，链接https://sme.cuhk.edu.cn/article/1532