Simone
在目前宏观经济计量分析中，Granger(1987)所提出的协整方法已成为了分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一，且通过线性误差修正模型(ECM)刻画了经济变量之间的线性调整机制，这就是所谓的线性协整方法。近年来，随着经济理论的发展，尤其是交易成本和政策反应的经济分析中，传统的线性协整分析已不再是合适的分析方法，鉴于此Balk和Fomby(1997)提出了所谓的阈值协整(Threshold Cointegraion)方法，它刻画了经济变量之间的非线性调整机制。如在股票交易过程中，由于交易费用、交易政策等因素会导致股价的非对称调整；国家的货币政策由于制度方面的原因也会对通货膨胀率产生非对称调整行为。因此阈值协整方法论是分析这类经济问题的最有力的工具之一。阈值协整是对Granger(1987)提出的用来描述经济变量之间长期关系的协整概念的至关重要发展。众所周知，协整是指如果经济变量之间存在长期协整关系，且正则化协整向量是（1，-β′），则之间的长期均衡关系可以表示为： 其中：β参数是变量之间的协整系数向量，γ是阈值变量，d是转换变量，d是滞后参数，则这种协整称之为阈值协整。如果协整误差项是形如式(2)的数据生成机制模搜睁，则称为Two-Regime的阈值协整；如果是形如式旦岁(3)的误差生成机制，则称为Three-Regime的阈值协整。在以前的研究中，对于式漏敏(2)和式(3)所表示的阈值协整，大多研究都集中在ρ、q、θ、λ四个参数都小于1的情形，而对其它情形研究较少（Enders和Granger(1998)[3]）。本文主要研究如下情形，即： 此时式(2)和式(3)所表示的阈值协整即所谓的部分协整(Partial Cointegration)。针对部分协整检验，caner和Hansen(2001)提出一个统计量，且Gouveia和Rodrigues(2004)将该统计量应用阈值协整检验，但是他们并没有对该统计量的检验势进行研究。而在我们以前的研究中发现：该统计量在检验阈值协整时具有低势。
