本文用eviews软件通过Monte Carlo随机模拟在有限样本条件下通过加权最小二乘法讨论了在EGARCH和NGARCH条件下的单位根检验，探索性地分析研究误差项为正态分布时检验统计量的临界值及其实际扭曲水平和势，并且给出滞后阶数对其检验统计量的影响。在有限样本的情况下，通过随机模拟，考察了扰动项的条件方差时变时的单位根检验，用加权最小二乘法考察ADF检验的统计量和统计量在不同情况下哪个更有效。

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研究方法

本文用eviews软件通过Monte Carlo随机模拟在有限样本条件下通过加权最小二乘法讨论了在EGARCH和NGARCH条件下的单位根检验，探索性地分析研究误差项为正态分布时检验统计量的临界值及其实际扭曲水平和势，并且给出滞后阶数对其检验统计量的影响。在有限样本的情况下，通过随机模拟，考察了扰动项的条件方差时变时的单位根检验。

论文内容概述

研究方式是用eviews软件通过Monte Carlo随机模拟在有限样本条件下通过加权最小二乘法讨论了在EGARCH和NGARCH条件下ADF检验的检验统计量的临界值表，然后对临界值进行分析说明。

第一部分，用eviews软件写出相应的程序，通过随即模拟得出2个统计量。

第二部分，通过函数得出统计量的临界值表。

第三部分，对统计量进行分析。

第四部分，得出相关总结。

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从表3.2.1和表3.2.2中可以看出，参数的改变并不会对统计量产生较大影响。与标准的ADF单位根检验统计量的分位数相比较，对具有NGARCH(1,1)正态误差项的时间序列，对于统计量，其不同情形下临界值波动较小,与标准的ADF单位根检验的分位数差异均在容许范围，因而对于各类情况,可以参考使用ADF检验临界值表。但对统计量,其分位数在不同的参数设定条件下，相对于标准ADF单位根检验的临界值有较大的偏离，且波动幅度较大。由此所得的提示是，在多数情形下，金融时序数据的单位根检验应当谨慎使用ADF检验临界值表。为了比较运用这两个统计量的效果，不妨以标准ADF临界值作为基准分数线，重复模拟为1万次，找出相应的实际显著性水平，以此来考察标准ADF临界值的有效性。表3.2.3、表3.2.4给出了实际显著性水平扭曲的结果，发现统计量对应的显著水平与给定的显著性水平较吻合，其不同情形下波动较小，因而对于各类情况，运用统计量进行推断，可以直接使用ADF检验临界值表。而在不同的参数设定条件下，相对于给定的显著性水平有较大的偏离，且波动幅度较大；特别是样本容量为250时，这种现象更为突出。在多数情形下......

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在泛函中心极限定理基础上，给出了带有滞后阶序列的检验统计量的极限分布及其证明，发现对于单整序列无论带有AR类序列还是MA类序列滞后项，都可以采用统计量进行单位根检验。

由于异方差时间序列EGARCH和NGARCH过程能较好的描述大量金融时间序列，从随机模拟的角度分析了在有限样本情况下具有EGARCH-NORM和NGARCH-NORM误差项时间序列的ADF单位根检验问题，从中得到了如下结论：1.在不同的情形下(包括模型不同的系数、不同的显著水平,带有不同的AR类滞后阶数等)，常用的检验统计量有着不同的分位数水平，采用标准的单位根检验表必须慎重；2.在高频金融时间序列数据的单位根检验中，即使设定相同的数据生成过程，相对而言检验统计量比不适合运用于金融时序数据的单位根检验。3.在高频金融时间序列数据的单位根检验中，EGARCH模型比NGARCH模型更合适。