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內容簡介： 宏观时间序列模型的时变性和非线性已经成为众所周知的经济学特征事实。尽管非线性参数模型能够较好地拟合数据，但样本外预测能力却无法令人满意。在广泛使用的平滑转换自回归smooth transition autoregressive, STAR模型中，转换变量进入转换函数的方式过多地依赖一些先验的函数形式假设，从而存在模型误设的风险。本书使用非参数方法拓展传统的STAR模型，首次提出半参数STAR模型。在保持STAR模型基本形式不变的前提下，让转换变量以非参数的形式进入转换函数，在保留传统STAR模型较好的经济学解释能力的同时，该模型能够避免模型误设的风险，从而提高模型的样本外预测能力。本书提出了一个新的三阶段估计方法，并建立了估计量的大样本统计性质。本书用1994年1月到2012年7月的人民币实际有效汇率月度数据，比较了半参数STAR模型和*游走模型、自回归模型、门限自回归模型、平滑转换自回归模型和人工神经网络模型的样本外预测能力，发现半参数STAR 模型在样本外预测能力上具有显著优势。同时，作为使用STAR模型的前提，本书提出了一个新的非参数稳定性检验用于检验模型的结构稳定性。和传统的稳定性检验方法相比，该方法不仅能够检验结构突变，而且能够更有效地捕捉到缓慢的连续性结构变化。本书的研究内容不仅是理论和方法论的创新，而且在宏观经济分析与预测中具有重要的应用价值。

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