| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第一章 引言 | 第10-26页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-15页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-15页 |
| 1.2 文献综述 | 第15-21页 |
| 1.2.1 STAR模型的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于STAR模型单位根检验的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 STAR-GARCH模型及其单位根检验的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 研究内容、方法及结构安排 | 第21-24页 |
| 1.3.1 研究内容和研究方法 | 第21-22页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第22-24页 |
| 1.4 主要创新点 | 第24-26页 |
| 第二章 局部未知情况下STAR模型的单位根检验 | 第26-54页 |
| 2.1 STAR模型的平稳遍历性条件 | 第26-33页 |
| 2.1.1 STAR (1)平稳遍历性条件 | 第30-31页 |
| 2.1.2 STAR (p)平稳遍历性条件 | 第31-33页 |
| 2.2 单位根过程及其收敛定理 | 第33-35页 |
| 2.2.1 单位根过程 | 第33-35页 |
| 2.2.2 基本收敛定理 | 第35页 |
| 2.3 局部未知情况下ESTAR模型的单位根检验 | 第35-48页 |
| 2.3.1 KSS检验统计量及其极限分布 | 第35-37页 |
| 2.3.2 Wald检验统计量及其极限分布 | 第37-44页 |
| 2.3.3 Monte Carlo模拟 | 第44-48页 |
| 2.4 局部未知情况下LSTAR模型的单位根检验 | 第48-54页 |
| 2.4.1 t_(LSTAR)及Wald检验统计量 | 第48-50页 |
| 2.4.2 Monte Carlo模拟 | 第50-54页 |
| 第三章 带确定性趋势项STAR模型的单位根检验 | 第54-77页 |
| 3.1 带确定性趋势项STAR模型的单位根检验 | 第55-62页 |
| 3.1.1 带线性趋势项(或者截距)的AR平稳过程 | 第55-59页 |
| 3.1.2 带线性趋势项(或者截距)的STAR平稳过程 | 第59-62页 |
| 3.2 两种形式的STAR模型及其检验统计量 | 第62-72页 |
| 3.2.1 基于带趋势项ESTAR模型的单位根检验 | 第62-71页 |
| 3.2.2 基于带趋势项LSTAR模型的单位根检验 | 第71-72页 |
| 3.3 Monte Carlo模拟及其结论 | 第72-77页 |
| 第四章 局部非平稳条件下STAR模型的单位根检验 | 第77-95页 |
| 4.1 备择假设中有单侧参数的单位根检验 | 第78-79页 |
| 4.2 局部非平稳STAR模型的单位根检验 | 第79-88页 |
| 4.2.1 局部非平稳ESTAR模型的单位根检验 | 第80-85页 |
| 4.2.2 局部非平稳LSTAR模型的单位根检验 | 第85-88页 |
| 4.3 Monte Carlo模拟 | 第88-93页 |
| 4.4 结论 | 第93-95页 |
| 第五章 STAR-GARCH模型的单位根检验 | 第95-121页 |
| 5.1 基于OLS法的ESTAR-GARCH模型的单位根检验 | 第96-105页 |
| 5.1.1 基于OLS法的检验统计量及其分布 | 第96-101页 |
| 5.1.2 Monte Carlo模拟 | 第101-105页 |
| 5.1.3 结论 | 第105页 |
| 5.2 基于QML法的ESTAR-GARCH模型的单位根检验 | 第105-118页 |
| 5.2.1 有关GARCH(p,q)模型的基本定理 | 第107-109页 |
| 5.2.2 检验统计量的局部QML估计量 | 第109-111页 |
| 5.2.3 主要证明 | 第111-118页 |
| 5.3 Monte Carlo模拟及结论 | 第118-121页 |
| 第六章 结论与展望 | 第121-123页 |
| 6.1 本文的主要结论 | 第121-122页 |
| 6.2 不足之处及未来工作展望 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-132页 |
| 攻读博士学位期间发表和录用的论文 | 第132页 |
| 攻读博士学位期间参与的基金项目 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-135页 |
