(1.仲恺农业工程学院管理学院；2.暨南大学经济学院 )

【摘要】在将误差修正过程设定为全局平稳的指数平滑转换函数的情形下，本文建立了一个新的检验统计量 对非线性STAR误差修正模型中的协整关系进行检验；推导了 统计量的渐近分布，并通过Monte Carlo模拟的方式给出了其渐近临界值。 统计量取未识别参数空间上的下确界，有效避免了原假设下的未识别参数问题。Monte Carlo 数值模拟研究的结果表明， 统计量相对E-G两步法的 和Kapetanios等（2006）的 统计量具有更高的检验势。将 统计量应用于对我国货币需求稳定性进行检验，发现我国狭义货币需求量长期稳定，短期存在指数平滑非线性机制转换特征。

关键词 指数平滑转换误差修正模型  协整  统计量 货币需求函数

中图分类号 F224.0      文献标识码 A

引    言

   在经典的协整关系分析（Engel和Granger，1987；Johansen，1988、1991；等等）框架中，误差修正机制具有连续和对称性，任何远离均衡状态的偏差都能够得到即时和同一速度的修正，因而调整过程是线性和对称的。然而，由于受到经济周期、制度变迁、交易成本等因素的影响，经济变量系统向长期均衡状态调整过程往往具有非对称效应，表现出调整路径的非线性特征。越来越多的研究（如Balke和Fomby，1997；Caner和Hansen，2001；Kapetanios等，2006）表明，经典的单位根、协整检验方法不能有效满足非线性模型下对平稳性检验的要求，如在数据生成过程为非线性平稳情形下，ADF检验等经典单位根检验方法的检验势（power）下降得非常厉害，检验功效比较低，导致检验结果过多地接受了存在单位根的原假设。

实际经济过程中同时存在的非线性和非平稳问题促进了近十来年研究者对单位根、协整理论的研究开始从线性框架向非线性框架拓展。由于问题的复杂性，目前对非线性协整关系的研究主要还是集中在机制转换非线性模型框架下展开的，如Balk和Fomby（1997）、Lo和Zivot（2001）、Hansen和Seo（2002）、Gonzalo和Pitarakis（2006）等在门限自回归（TAR）模型框架下，以及Kapetanios等（2003，2006）、Kılıç（2011）等在平滑转换自回归（STAR）模型框架下。在拓展方向上，大多数研究者都是在协整关系为线性的情形下，将误差修正机制设定为TAR或STAR模型。与TAR模型中机制转换的跳跃式不同，STAR模型中机制转换过程是连续的，从一种状态到达另一种状态的转换行为是平滑的，能够较好地拟合实际经济时间序列中的机制转换或状态相依过程。Kapetanios等（2006）在非线性框架下，将平滑转换自回归模型嵌入协整系统的误差修正过程，建立了两类新的统计量对全局平稳指数STAR模型下的协整关系进行检验，并以Monte Carlo模拟验证了新检验统计量较之线性协整检验的E-G方法具有更好的检验功效。