中国能源需求的结构突变研究

文章编号: 1001-4098( 2005) 11-0116-06 中国能源需求的结构突变研究X 储慧斌,李　科,马超群,周四清 (湖南大学 工商管理学院,湖南 长沙　410082) 摘　要: 中国的能源需求是理论界研究的一个热点。本文基于结构突变理论, 研究了数据生成过程中的几种 不同结构突变模式,并对结构突变的单位根过程和结构突变的趋势稳定过程给出了不同结构突变模式的检 验方法。文章还对中国能源需求的数据生成过程进行了实证研究。我们的研究 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明,中国能源需求的数据生 成过程是带有结构突变的趋势稳定过程, 这说明中国能源需求将会沿着确定的均衡增长路径平稳增长。 关键词: 能源需求;数据生成过程; 结构突变 中图分类号: T V212　　　文献标识码: A 1　引言 改革开放以来, 中国经济保持了平稳、高速增长,而能 源是影响经济增长的关键因素之一。所以对于能源需求的 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 和预测就显得十分重要和关键。目前广泛应用于能源 需求的建模和分析的方法主要有部门分析法、弹性系数 法、时间序列分析法、投入产出分析法等, 然而这些建模技 术都有一个前提,即要求所分析的时间序列数据是平稳 的。然而已有的实证结果表明, 大多数经济时间序列是非 平稳的, 所以必须重新考虑模型的界定问题。协整理论的 提出, 使得非平稳经济时间序列在建模时能够克服传统建 模技术的缺陷, 可以得到一个较好的效果。 我们知道 ,协整所隐含的是变量之间的长期稳定关 系, 然而,“长期”就意味着可能具有结构变化问题,如能源 的持续需求假设, 若这一假定成立, 持久的经济发展与持 久的能源需求量呈现出比例关系, 但这种比例随持久经济 发展就可能发生变化[ 1]。 自Perr on( 1989) [ 2]提出结构突变的单位根问题以来, 众多学者对结构突变理论进行了研究( Ziv ot 和Andrew s, 1992; Stephen. J. L eybourne等, 1998) [ 3]。但这些研究均是 对先验设定的结构突变点或内生化来检验数据生成过程 是结构突变的单位根过程还是结构突变的趋势稳定过程, 且他们研究的结构突变均是发生在一个已知或未知的时 点, 结构突变一旦发生就不再返回到未发生结构变化时 的状况。而中国能源需求的时间序列数据轨迹在1998 年 前后呈现出明显的结构突变, 这种变化之后, 能源需求又 回复到原来的形态, 即中国能源数据时间序列呈现出“区 间结构突变的特征”。 本文研究了数据生成过程中的结构突变理论, 并从 中国能源需求总量的下降和能源强度的变化特征出发, 实证研究了中国能源需求的数据生成过程。 2　数据生成过程的结构 突变理论研究 2. 1　结构突变的单位根过程与结构 突变的趋势稳定过程 单位根过程的最显著的特征是其一阶差分为稳定过 程(简记为DS) , 即y t～I ( 1) ,有$ y t～I ( 0)。然而,对某些数 据,它可以通过退化趋势而获得稳定 ,即对 y t = A+ Bb + u t ( 1) u t～I ( 0) , 换言之, y t( t= 1, 2, ⋯, T )对常数和时间趋势回 归的残差u t为稳定过程, 我们称 y t为趋势稳定过程(简记 为T SP)。从图形上看, TSP 数据是围绕时间趋势Bt波动且 随时间增或减, 而DS 数据图形随时间递增(减)的特征不 如TSP 显著和有规律。为检验数据属于T SP还是DS,我们 设定: y t = B0 + B1t + u t, u t = Qu t- 1 + et ( 2) 第 23 卷第11 期(总第143 期)　　　　　 　系　统　工　程 Vo l. 23, No . 11 2005 年11月　　　　　　　　　　 　 　 Sy stems Eng ineering Nov. , 2005　 X 收稿日期: 2005-08-08基金项目:新世纪人才计划资助项目(NCET-04-0771)作者简介:储慧斌( 1973-) ,安徽桐城人,湖南大学博士研究生, 研究方向:金融 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 与风险管理;李科( 1980-) ,男,湖南隆回人,湖南大学研究生,研究方向:能源金融,风险管理;马超群( 1963-) ,男,湖南岳阳人,湖南大学教授,博士生导师,研究方向:金融工程,能源金融。 et～iin( 0, R2) ,当Q< 1 时, y t为T SP。 根据 y t - y t- 1= B1+ ut - u t- 1, 我们可以将式( 2)简化 为: y t = A+ Dt + Qy t- 1 + et ( 3) 其中, A= B0- Q( B0- B1) , R= B1( 1- Q)。 这样, 我们可以将原假设设定为H 0 :Q= 1, D= 0,接受 H 0 意味着 y t为 I ( 1) ,拒绝H 0时, y t 为TSP。 记结构突变发生的时间已知为 tB ,一般地,假定 A= A0 + A1D b(或 D= D0+ D1D p ) , 其中 Db = 1, 当 t= tB + 1; Db= 0, 其它(或D p = 1,当 t> tB ; D p = 0,其它 ) , 则由式( 3)所确定 的 y t 在Q= 0 时分为截距(或斜率)具有结构突变的趋势稳 定。 特别地, 将式( 3)中的A设定为At = At- 1+ Et, 则式( 2) 在拒绝H 0时为结构突变的趋势稳定, 且这种结构变化反 映在截距上, u t 假定为一般的 I ( 0)过程而不苛求具有AR ( 1)结构,这样, 对y t为趋势稳定还是结构变化的趋势稳定 就表达为: y t = At + Dt + e t, At = At- 1 + Et, Et～ iin( 0, R2E) ( 4) 　　H 0: R2E= 0 由于At= A(常数)与R2E= 0 等价,因此,接受H 0表明 yt 为趋势稳定, 而拒绝H 0 表明 y t为结构变化的趋势稳定。 一般而言, 无论是趋势稳定还是结构突变的趋势稳定 都并不重要, 因为这两种情况的最大特征都是数据可以通 过退化趋势而达到稳定, 因而与单位根过程通过差分而获 得稳定相区别。 2. 2　结构突变的单位根过程及其检验 ( 1)外生性结构突变的单位根过程及其检验 先验设定外生结构突变点即结构突变点已知时,称其 为外生性结构突变点。假定发生结构突变的时点已知为 tB ,则发生在截距的突变为 u0+ u1D 1, 其中D t= 1, 当 t> tB ; D t= 0, 当 t≤tB . 换言之,在 t> tB 时, 截距由u0 突变到u0+ u1. 若单位根过程具有这种截距突变,即 y t = u0 + y t- 1 + u tD t + e t,　e t～ I ( 0) 则称 y t为具有结构突变的单位根过程。然而, 这种结构突 变亦可能发生在时间趋势或二者均具有结构突变。因此, 学者们对这种结构突变的形式和检验方法做了大量的研 究(王少平、李子奈, 2003;佟孟华等, 2004) [4, 5]。一般认为, 这种结构突变的单位根过程包括有崩溃 ( Cr ash)模型、增 长率模型和混合(截距和斜率同时具有结构变化)模型。它 们的检验都是对退化趋势后的残差( e t)进行单位根检验, 当 e t～I ( 1)时, y t 具有结构变化的单位根, 而当 et～I ( 0) 时, y t 为结构突变的趋势稳定。 ( 2)结构突变点未知的结构突变的单位根过程及其检 验 将结构突变点 tB 先验设定而实施上述检验, 其实质是 外生确定结构突变点, 因而这种检验依赖于数据特征, 其 结构变化不显著时, 这一检验可能失效,因此使这种检验 的势不高而受到批评。因此, 学者们开始转向研究当 tB 未 知时的单位根检验( Dona ld, 1993; Bar tley 和 Lee, 2001; M aekawa 和He, 2004) [6- 8]。将 tB 作为未知而提出的问题 是:如何确定结构变化发生的时间即如何确定tB 和如何检 验结构变化的单位根。前一个问题通过内生化结构突变点 即通过检验本身确定结构突变点来解决, 相应地, 使用合 适地检验确定数据是否含结构突变的单位根。 在不知道突变点位置的情形下, Baner jee, Lum sdaine 和 Sto ck ( 1992)指出应该用通常的 ADF 统计量或用递归 法、滚动回归法和序贯回归法所有子样本计算的 ADF 统 计量中的最小的一个用来做上述 3 种检验检出突变点,且 检验常用的方法有递归回归法、滚动回归法、循序回归法 和退势法。 ¹ 递归法 以原样本的第一个观测值开始用 k0 个观测值构成第 一个子样本。然后在第一个子样本基础上按顺序每次增加 一个观测值构成一系列子样本, 一直到原整个样本范围。 子样本容量用数学符号表示为 k1 = 1, 2, ⋯, k0; ⋯; k n = 1, 2,⋯, k 0, k 0 + 1,⋯, T 用每一个子样本按如下ADF 检验式 $ y t = L + At + Qy t- 1 + ∑p i= 1 $ yt- 1 + ut ( 5) 　　计算统计量ADF( k / T ) , k= k0, k 0+ 1,⋯, T . 用其中 最小的ADF( k/ T )值与对应的临界值做比较检验单位根。 H 0:Q= 0, 存在单位根。min ADF ( k / T )小于临界值时拒绝 单位根原假设。 º滚动回归法 滚动回归法与递归回归法有些类似, 也是通过子样 本计算统计量的值, 只不过子样本的容量不是逐步扩大, 而是保持一个定值, 从 { 1, 2, ⋯, k } , { 2, 3, ⋯, k+ 1} , ⋯, 一直到子样本{T - k+ 1, T - k+ 2,⋯, T }。用每个子样本 按( 5)式做单位根检验。用其中最小的 ADF( k/ T )值与相 应的临界值做比较检验单位根。该检验的原假设为: Q= 0, 存在单位根。min ADF ( k/ T )小于临界值时拒绝单位根原 假设。 »循序回归法 设突变点发生在 k 期, 循序回归法是用整个样本按下 式回归: $ y t = L + A1t + A2D + Qy t- 1 + ∑p i= 1 Wi$ y t- i + u t ( 6) 并求ADF 值。 当存在趋势突变时,虚拟变量的定义是 D = t, 0, 　t > k t≤ k 　　当存在均值突变时,虚拟变量的定义是 117第11 期　 　　　　　　　　　　储慧斌,李科等: 中国能源需求的结构突变研究 D = 1, 0, 　t > k t≤ k 　　在不知k 期的具体位置时,可以令k 逐期增加。每次都 计算 ADF( k/ T )值,然后用最小的ADF( k / T )值与对应的 临界值比较。看能否推翻原假设。 ¼ 退势法 上文中在结构突变点 K( = tB / T )已知时,检验仍沿用 DF 检验思想, 即对退化趋势之后的数据使用ADF 检验单 位根。仍基于这一思想, 对所有可能的结构变化点Ki重复 上述步骤,然后对所有的Ki 取min K i t(Qdi) , 则min K i t( Qdi )所对应 的K* 即为结构突变点, 将其 t 值与合适的临界值比较, 可 最终确定数据是由结构突变的单位根还是结构突变的趋 势稳定过程所生成。 第一步: 选定所有的结构变化点 t1,⋯, tk , 其对应的 Ki 为Ki= t i/ T , i= 1, ⋯, k . 一般地, Ki 应位于样本的 15%～ 85%之间, 即Ki∈P= [ 0. 15, 0. 85] ,以保证较高的检验势。 确定 ti 有两种方法: 其一是基于数据信息和研究目的, 经 验确定 P中的若干个点 K1 ,⋯, Kk ; 其二是对 P中的每一点 均作为可能的结构变化点。 第二步: 对每一个 t i, i= 1,⋯, k, 此时 ti 看作已知, 相 应地改造虚拟量地定义为 Dt i= 1, t≥t i; D t i= 0, t≤ti ,重复 进行t i已知地退化趋势和对退化趋势数据ydt 的ADF 回归, 由此计算 t( Qdi)。 第三步:对所有的 t(Qdi)取极小,即min K i t (Qdi) , 由此确定 结构变化发生的时点K* = ( t* / T )和t( Qd* ) , 将t(Qd* )与合适 的临界值比较, 若接受Qd* = 1,则 y t为结构突变的单位根, 否则, y t 为结构突变的趋势稳定。 对于上述结构突变已知和结构突变未知的检验方法, 在实证中使用哪一种方法目前仍有较多的争论。有人认为 使用结构突变未知的方法而完全不考虑经济信息的作用 是没有充分的理由的。另外, 由于在实证中很难事先知道 突变发生的确切时间, 尤其在结构变化不显著时, 外生决 定突变就具有非常大的主观性, 因此实证研究究竟使用何 种方法, 目前还只能取决于研究目的和研究者的偏好。此 外, 上述两种方法均需选取合适的滞后阶数,如同单位根 检验一样, 滞后阶数的选取可基于滞后系数的 t值的显著 性或AIC 准则。 ( 3)结构突变发生在某一区间时的单位根过程及其检 验 从前文的分析中可以看出, 这些研究都是直接以具有 结构突变的单位根过程为出发点的, 因而实际上可以归结 为单位根检验在原假设之下的行为。St ephen 等[ 3]于1998 年详细讨论了原假设(单位根)之下检验对具有结构变化 的单位根过程所产生的伪拒绝(即拒绝单位根)概率及其 检验统计量的行为。上述研究 (包括 Per ron 的研究)均是 假设结构突变发生在一个已知或者是未知的时点, 且结构 突变一旦发生就不再返回到未发生结构变化时的状态。然 而前文的分析中指出中国的能源需求的结构变化只是持 续了一段时间。这种结构状况所体现的数据轨迹特征是: 在结构变化所发生的区间, 数据轨迹显著升高或降低, 此 后,数据可能回复到原有的形态或趋于原有的轨迹。中国 能源需求就是呈现出典型的这种特征。为此, 我们研究结 构突变发生在某一区间上的数据生成过程及其检验统计 量的行为。 考虑以下结构变化的数据生成过程( DGP ) : x t = x t- 1 + Ast + et, 　t = 1, 2, ⋯, T ( 7) 其中 st定义为在发生结构变化区间上的虚拟变量, 记P= [ T 0, T 1] , st = 1,　t∈ P 0,　其它 这样,式( 7)等价于下述DGP: x t = x t- 1 + A+ et, x t- 1 + e t, 　t∈ P其它 　　显然, DGP 式( 7)为截距在P内发生结构突变的单位 根过程, 且结构突变从 t= T 0开始,在 t= T 1处结束, 而不 是从 t = T 0 处发生结构变化而持续至样本终点(这正是 St ephen( 1998)所研究的问题)。 对DGP式( 7) ,用于单位根检验的 ADP估计方程: $x t = E+ Hx t- 1 + e t ( 8) 　　对式( 8)进行OLS 回归所产生的估计量Dd和Hd,则检验 单位根原假设的H 0: H( = Q- 1) = 0的 ADF检验为 A DF Q= T H d ( 9) ADF t = Hd/ Se( Hd) ( 10) 由于( 8)式可等价为 x t = D+ Qx t- 1 + e t ( 11) 基于( 11)的DF 检验统计量为DFQ= T (Qd- 1)和DF t= ( Qd- 1) / Se( Qd) , 它们分别与( 9)和( 10)等价, 式子中Se(·)为估 计的标准差。 为了论证在单位根原假设之下,结构变化对 DF 检验 所产生的效应及其DF 统计量的行为, 我们引入如下定理: 定理[3]　若结构变化的单位根过程为 x t = x t- 1 + Ast + e t, x t- 1 + et, 　T 0≤ t ≤ T 1其它 而用于检验单位根的DF 回归方程为 $x t = E+ Hx t- 1 + e t 则DF 检验统计量T (Qd- 1) ( = T Hd)极限存在且为 PlimT ( Qd- 1) = 6[ 1 - ( D + 2A ) ] 4(D + 3A ) - 3(D + 2A ) 2 其中, D = T 1- T 0T , A = T - T 1 T , 即分别为结构变化持续 的相对长度和结构变化之后的相对长度。 上述定理的意义在于, 在结构变化发生在某个区间 118 系　统　工　程　　　　　　　　　　　　　　　　　　2005 年 时, DF 检验在原假设之下,仍具有确定的极限行为。基于 此, 对于结构变化的单位根检验, 乃至基于残差的协整检 验, DF 统计量都不会因样本的扩大而发散。由此说明, 对 结构变化的数据, 仍可进行单位根检验。 王少平等[ 3]对结构变化对单位根检验的影响进行了 仿真试验,其研究结果表明:当结构变化持续的时间占整 个样本长度的 1/ 5或 1/ 4, 且这种区间结构变化非常明显 时, DF 检验仍具有较高的检验势,亦即具有这种结构变化 的数据, DF 检验仍是使用的。但是当结构变化持续的时间 相对较长(超过整个样本长度的1/ 2) , 且结构变化在对应 的区间非常明显时,这种结构变化对DF 单位根检验产生 了严重的影响, 即显著的降低了检验势。然而, 当结构变化 持续的时间相对较长, 但结构变化的强度相对较弱时, DF 检验仍以 70%左右直到 95%左右的概率保证检验结论的 正确性。 3 中国能源需求的结构突变实证研究 3. 1　数据来源及其预处理 为了对中国能源需求的结构突变理论进行实证研究, 我们首先验证能源需求是由单位根过程所生成还是由趋 势稳定过程所生成。为此,我们选取中国能源总需求(记为 T EC)为研究对象, 样本区间为 1979～2003 年。各年能源 总需求来源于《中国统计年鉴》( 1991、2004 年)。 在宏观经济计量中,一个普遍的做法是分析者对资料 都取自然对数以消除异方差的影响, 且这种变换不影响变 量之间的长期稳定关系和短期调整效应。我们认为还有更 深刻的原因: 一是自然对数变换是 COX 变换中最重要的 一种形式,二是可以检验多数经济变量时间序列服从或近 似服从对数正态分布, 而非正态分布, 三是可证明双对数 线性模型具有最小的平方预测误差[9]。本文基于这一做 法, 对中国能源总需求( TEC)进行对数处理, 处理后的数 据记为L E t. 其数据如图1 所示。 图 1　中国能源总消费曲线图( 1979～2003) 3. 2　中国能源需求的单位根过程检验 由于单位根过程和时间趋势过程均具有随时间递增 (减)的特征, 而不同之处在于 I ( 1)过程是通过差分而获得 稳定。时间趋势稳定过程是通过退化趋势而获得稳定, 由 于中国能源需求数据在样本期内总体上是随时间递增, 因 而有必要检验T EC 的数据生成过程是否具有趋势稳定的 特征。为此, 我们首先退化趋势并检验退化趋势后的数据 是否为I ( 0)。我们对L E t 退化趋势,有(括号中为t统计量, 下同) : L Edt = 10. 945 ( 0. 02938) + 0. 043 (0. 00198) t + E t ( 12) R- 2 = 0. 9544,　F = 481. 0361, 　DW = 0. 2871 这种退化趋势尚没有考虑结构变化问题 ,这是基于目前旨 在揭示L E t是否具有趋势稳定的特征, 对E t进行无截距的 PP 检验,选取估计长期方差的滞后截断 l= 2, 其结果为: $E t = - 0. 143929E t- 1 + e t ( 13) A IC = - 3. 727073, 　PP = - 1. 788997 由于- 1. 788997> - 2. 6649( 1%的临界值, - 1. 9559 和 - 1. 6231 分别为5%和10%的临界值) , 故接受原假设,即 E t～( 1)。换言之, 退化趋势后的数据 L Edt仍为单位根过 程,故L E t 不具有趋势稳定的特征。 下面我们检验L E t是否含有单位根,按照从一般到特 殊的思想经多次试验,我们发现选取滞后项为2 阶是合适 的,这样对L E t 进行ADF( 2)检验, 其结果为: $LE t = 3. 092 - 0. 281L E t- 1 + 0. 891$L E t- 1 - 0. 008$L E t- 2 + e t ( 14) A IC= - 4. 673858, F= 12. 32859, ADF( 2) = - 3. 028860 119第11 期　 　　　　　　　　　　储慧斌,李科等: 中国能源需求的结构突变研究 由- 3. 028860 > - 4. 4415( 1%的临界值, - 3. 6330 和 - 3. 2535 分别为5%和10%的临界值)可知, L E t 是由单 位根过程所生成, 即L E t～I ( 1)。另一方面,我们对L E t 进 行非参数的单位根检验即PP 检验。样本长度为25, 故可选 取估计长期方差的滞后截断 l = 2, 其检验结果为: $L E t = 1. 620 - 0. 1439L E t- 1 + et ( 15) A IC = - 3. 560860, F = 0. 819740, PP = - 1. 742348 由于 PP= - 1. 742348> - 4. 3942( 1%的临界值) ,故基于 PP 检验可显著接受单位根原假设。这样,我们以两种检验 方法确认L E t 服从 I ( 1)过程。 从以上的实证结果看, 我们有结论: 在不考虑结构突 变的情况下,中国能源需求 LE t为单位根过程所生成, 即 L E t的DGP 近似为式( 14)。 3. 3　中国能源需求的结构突变检验 首先我们分析中国能源需求的数据。1979 年, 中国能 源需求总量为58588万吨标准煤, 而后除1981 年能源总需 求稍有下降外, 中国能源需求总量一直呈快速上升状态, 到1996年能源总消费达138948 万吨标准煤, 是1979 年总 量的2. 37 倍。从1997 年开始,中国能源需求下跌到137798 万吨标准煤,此后连续三年一直是下降态势, 1999 年已经 下降到130119万吨标准煤。而2000 年后,能源需求总量升 至 130297 万吨标准煤,并迅速上升, 2003 年时已经达到 167800 万吨标准煤, 远超过1997 年以前的水平。 由此, 我们可以看出, 1997 年至 2000 年,能源总需求 可能发生结构突变。这种突变的特征为持续一段时间 ( 4 年) ,且是需求总量的下降, 因而表现为截距的突变。 对于前文所论述的定理中的数据生成过程,漂移项从 0 突变到A是问题的关键。不同的A值决定了结构变化是 陡峭还是相对平缓。对于DGP ,逐次替代 x t- 1 ,有: x t = x t- 1 + Ast + et = stAt + ∑t j= 1 e j = stAt + u t ( 16) st 定义为在发生结构变化区间上的虚拟变量, 记 P= [ T 0, T 1]。 基于( 16)式可知, A的值越大(小) ,结构变化在P中 就越陡峭,反之越平缓, 并且这种变化在 P中主要由时间 趋势At 所支配,即A值越大(小) ,结构变化越明显。 基于以上分析, 我们可以确定中国能源总需求的DGP 为: LE t = c + Ast + L E t- 1 + e t,　t = 1, 2, ⋯, 25 ( 17) st = 1, 　t ∈ P 0, 　其它 其中, P= [ 19, 22]。这是由于中国结构突变区间为总数据 量的第19～22 位。 对于数据生成过程式 ( 17) , 不失一般性, 假定 e t～ N ( 0, 1)。 从上述的分析和中国实际情况看, DGP 的结构变化 所持续的长度即P的长度约占整个样本长度的 12% ,这说 明在整个数据轨迹中, 时间趋势At只在P中起支配地位, 而对整个样本而言,在 P之外的区间,数据轨迹并不由At 所支配。因此,对DGP( 17)式, 我们设定用于检验单位根的 DF 回归模型中不含时间趋势项。 这样我们按照程式( 17)退化趋势,再对退化趋势数据 进行无截距ADF 检验,若接受原假设单位根, 则能源需求 L E t为结构突变的单位根过程, 若拒绝单位根, 则L E t 为 结构突变的趋势稳定。利用 st 的定义,退化结构突变的趋 势的结果为: L E t = - 0. 4113 (- 1. 900557) - 0. 0878 ( - 5. 612380) st + 1. 0409 ( 54. 95968) L E t- 1 + e t ( 18) R - 2 = 0. 99356,　F = 1774. 904,　DW = 1. 416240 　　比较式( 12)和( 17)可知, 若忽略结构突变,式 ( 12)中 截距和时间趋势项在 t检验的意义下不显著; 若合适的设 定结构突变,式 ( 17)中截距和退化趋势项均显著, 且结构 由- 0. 4113 突变至- 0. 4991。进而,对退化趋势后的数据 e t进行单位根检验。 由前文中的理论分析可知, ADF 检验在结构突变时 仍然适用, 因此我们对 e t 进行无截距 ADF 检验, 其结果 为: $ et = - 0. 926474et- 1 + 0. 149302$ et + Et AIC = - 4. 691275,　ADF( 1) = - 3. 272375 因此,退化趋势的数据 e t～I ( 0) , 所以LE t为结构突变的趋 势稳定。 从以上的分析中我们可以看到, 如果不考虑结构突 变,当用ADF 统计检验量检验单位根时,将会把一个带趋 势突变的趋势平稳过程误判为随机趋势非平稳过程 ,即进 行单位根检验时不考虑结构突变, 会导致检验功效降低 (实为趋势平稳过程, 检验结果却认为是单位根过程)。这 与Per ron 的在1989年的结论是一致的[2]。 4　结论 本文详细分析了数据生成过程的结构突变理论, 并 对结构突变的单位根过程与结构突变的趋势稳定过程进 行了区分。我们知道, 对于单位根过程(差分平稳) , 每个 随机冲击都具有长记忆性, 方差趋于无穷大, 其均值概念 变得毫无意义, 而对于趋势平稳过程, 随机冲击只具有有 限记忆能力, 其影响会很快消失, 由此引起的对趋势的偏 离只是暂时的。同时我们还根据引起结构突变的影响因素 的不同, 讨论了结构突变的几种不同表现形式: 外生性结 构突变、内生性结构突变和区间结构突变, 并给出了检验 方法。 本文还对中国能源需求的数据生成过程进行了实证 研究。我们的研究发现中国的能源需求是带有结构突变的 120 系　统　工　程　　　　　　　　　　　　　　　　　　2005 年 趋势稳定过程, 这就意味着中国能源需求的增长虽然因为 受到各种冲击因素的影响而出现不同程度的偏离趋势的 波动,但这种偏离只是暂时的, 从较长期来看, 能源需求会 沿着确定的均衡增长路径平稳增长。 参考文献: [ 1]　Ben-David D, Papell D. T he g reat w ars, the gr eat crash and st eady stat e g rowt h: some new evidence about an o ld st ylized fact [ J] . Journal o f Moneta ry Economics, 1995, 36: 453～475. [ 2]　Per r on P . T he gr eat cr ash, t he oil pr ice shock and t he unit r oo t hypo thesis[ J] . Economet rica , 1989, 57: 1361～ 1401. [ 3]　王少平.宏观计量的若干前沿理论与应用[ M ] .天津: 南开大学出版社, 2003. [ 4]　王少平,李子奈. 结构突变与人民币汇率的经验分析[ J] .世界经济, 2003, ( 8) : 22～27. [ 5]　佟孟华,钟春仿, 郭多祚.结构突变及其对上证指数的实证研究 [ J] . 财经问题研究, 2004, 3) : 76～79. [ 6]　Donald W K. Andrews, t est ing fo r paramet er instability and str uctur al change w ith unknown change point [ J] . Econometr ica, 1993, 61( 4) . [ 7]　Bar tley W A , Lee J, Str azicich M C. Testing the null of cointeg r ation in t he presence of a st ructural br eak [ J] . Economics Letter s, 2001, ( 73) : 315～323. [ 8]　Maekaw a K , He Z L , Tee K H. Estimat ing break po ints in a t ime ser ies r egr ession with str uct ur al changes [ J] . 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The result indicates that the DGP of ener g y dem and of China is tr end stabilization w ith a str uct ur al br eak, and the energ y demand of China w ill increa se r epo sefully w ith statuesque increase r oute determinately. Key words: Ener g y Demand; Dat a Gener ating P rocess( DGP ) ; Str uctur al Break 121第11 期　 　　　　　　　　　　储慧斌,李科等: 中国能源需求的结构突变研究