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采用Monte Carlo模拟方法，给出了小样本容量下协整检验临界值的响应面方程。结果表明，小样本协整检验的临界值不仅与样本容量有关，还依赖于协整检验中的滞后阶数。进一步，以样本容量、变量个数、滞后阶数为输入指标，检验临界值为输出指标建立了神经网络模型。神经网络模型比响应面模型具有更高的精度。
小样本协整检验的神经网络方法
【摘 要】
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采用Monte Carlo模拟方法，给出了小样本容量下协整检验临界值的响应面方程。结果表明，小样本协整检验的临界值不仅与样本容量有关，还依赖于协整检验中的滞后阶数。进一步，以样本
【机 构】
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天津大学管理学院
【出 处】
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系统工程理论方法应用
【发表日期】
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2004年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(79400014)
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