董朝华 & Oliver Linton：Additive nonparametric models with time variable and both stationary and nonstationary regressors

【学术期刊】 Journal of Econometrics, 2018,

【作者简介】 中南财经政法大学统计与数学学院教授，澳大利亚阿德莱德大学经济学博士，莫纳什大学研究员，博士生导师，中国系统工程学会金融系统工程专业委员会理事。研究领域包括高维计量经济学、非参数方法、非平稳时间序列、面板数据模型、微观计量经济学应用等。获得第十二届湖北省社会科学优秀成果奖二等奖，第十八次武汉市社会科学优秀成果奖三等奖。主持、参与多项国家自然科学基金。

【主要观点】 本文考虑非参数可加模型，它以非随机的时间趋势、平稳和非平稳随机变量为回归变量。回归变量的这种多样性适合很多情形下的应用问题，而我们还把平稳变量扩展到局部平稳随机变量， 非参数回归函数也包含线性形式 ，这使得应用范围更加广泛。本文研究的所有模型都允许异方差存在。考虑到回归变量平稳性和非平稳性的特点，基于不同函数空间的正交级数展开，我们建议了一种估计策略， 并为所有未知函数的估计量建立了 逐点联合渐近分布理论并且证明了在函数空间模的意义下传统最优收敛速度的存在性。 尽管不同性质的回归变量纠缠在一起，我们能够分离出每个未知函数的收敛速度。 在样本容量适中的情形下，蒙特卡洛模拟实验支持和检验了我们的估计程序，最终我们把本文研究的理论结果应用到金融市场里的配对交易策略，取得非常好的效果。