近日，厦门大学经济学科吴吉林教授与上海财经大学经济学院助理教授吴睿珂以及波士顿学院肖志杰教授合作完成的学术论文“Adaptive LAD-Based Bootstrap Unit Root Tests Under Unconditional Heteroscedasticity”在计量经济学国际权威学术期刊Journal of Business & Economic Statistics上发表。该刊也是厦门大学经济学科认定的国际A类期刊。
论文研究了在数据存在无条件异方差和序列相关性的情况下，如何基于最小绝对偏差（LAD）回归进行单位根检验。传统单位根检验通常假设方差恒定，而现实中诸多经济金融数据的方差往往呈现未知的时变特征，这导致传统方法失效。本文首先从理论上推导了在无条件异方差及弱相依情形下LAD估计量的渐近性质，发现其极限分布与未知形式的异方差密切相关，因而无法直接使用标准临界值。为解决这一问题，论文提出了一种全新的自适应分块自助法，该方法能够同时捕捉数据中未知形式的异方差和序列相关性，并据此计算可靠的检验临界值，且从理论上证明了该自助法的渐近有效性。进一步，论文将检验流程推广至包含常数项或线性趋势等确定性成分的常见情形。大量蒙特卡洛模拟结果表明，在存在无条件异方差与序列相关时，新方法能很好地控制检验的尺度，而传统基于同方差假定的LAD或分位数检验则存在严重的尺度扭曲。同时，与现有基于最小二乘的单位根检验相比，当数据呈现厚尾分布时，新方法表现出更高的检验功效。最后，本文以各国失业率数据为例开展实证分析，展示了新方法在识别非平稳序列单位根时的实际应用价值。这项研究为处理方差时变且可能存在厚尾特征的经济时间序列，提供了更为稳健和可靠的单位根检验工具。
吴吉林，2010年博士毕业于厦门大学王亚南经济研究院，现为计量经济学教育部重点实验室（厦门大学）副主任，厦门大学经济学科教授，博士生导师。主要研究方向为金融时间序列的理论与应用、金融风险管理。以第一作者或通讯作者在Journal of Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics、Econometric Theory、Econometrics Journal、Statistica Sinica、Journal of Time Series Analysis、《经济学(季刊)》、《世界经济》、《管理科学学报》、《统计研究》、《计量经济学报》等国内外重要期刊上发表论文40余篇。
吴睿珂，厦门大学经济学院金融系2025届博士研究生，指导老师为吴吉林教授。主要研究方向为金融计量、高维投资组合理论。研究成果发表于Journal of Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics、Econometric Theory、《统计研究》、《计量经济学报》等期刊。
（经济学院 刘晨宇）
