1、在对我们与非线性规范的关系建模之前的第一步是测试我们的数据是否支持非线性。对先前使用马尔可夫转换模型研究货币对 REIT 动态影响的工作的最重要批评之一是缺乏规范或非线性测试。实际上，针对马尔可夫转换模型测试线性是复杂的，因为不满足似然推断的一些必要的规律性条件。在线性的零假设下，似然函数对于最优值的扰动参数是非二次且平坦的，并且分数相同为零。因此，相关检验统计量的渐近分布不具备标准的𝓧𝟐分布。Hansen (1992, 1996) 和 (Garcia, 1995) 研究了sup 型似然比检验 (LRT) 的渐近分布。Carrasco 等人(2013)在马尔可夫
2、转换模型中提出了一种新的参数稳定性检验，它需要在零假设下对模型进行估计。Otranto 和 Gallo (2002) 提出了一种非参数贝叶斯方法，这是一种不基于经典测试理论的替代方法。在我们进行非线性效应分析之前，我们需要首先检查 REIT 的回报是否经历了繁荣和萧条的状态。我们通过估计一个基于固定转移概率的简单马尔可夫转换模型开始我们的分析，如第 3.1 节所定义。表 3 给出了一个简单的马尔可夫转换模型的估计结果。我们通过使用 Eviews 8.0 的拟极大似然估计。我们使用 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno 算法获得估计参数;报告的p-value 基于异方
3、差一致的标准误差(White, 1982)。就均值和方差估计而言，制度 1 与具有负均值(-7.41)和高波动性(6.82)的萧条市场相关联。然而，状态 2 与具有正均值(5.34)和低波动性(2.20)的繁荣状态相关。 表 3 给出了关于这两种机制的转移概率的信息。它们绘制在图 1 中。对于状态1，转换概率为 0.797，对于状态 2，它是 0.949。这些转变概率表明这些制度的高度持久性。上述马尔可夫转换模型对固定转移概率有很强的限制。为了解决这个限制，我们提出了一个马尔可夫转换模型，它允许转换概率的时变规范(在第3.2 节中介绍)。该规范允许我们考虑所选变量(M3、通货膨胀和产出缺口)对
4、繁荣和萧条市场发生的作用。(Filardo, 1994)的TVTPs 在方程(6)和(7)中给出。根据这些等式，我们通过参数𝜋𝑖,1和𝜋𝑖,2确定了两种状态(繁荣和萧条)下的货币政策效果。FTP 和 TVTP 规范的萧条和繁荣市场的日期分别列在表 4 的第 1 列和第 2 列中。 TVTP 规范的平滑概率绘制在图 4 中，在大多数情况下带有时间路径，类似于在 FTP 规范中观察到的。如第 3.2 节所述，货币政策环境应该一方面影响 REIT 回报，另一方面影响市场繁荣和萧条的可能性。表 5 给出了在上述假设下对两种状态(繁荣-萧条)的估计参数。这些参数在两种状态之间显示出不同的符号和大小。因此，我们必须检验这些差异是否具有统计学意义，从而检验我们的上述假设。为此，我们采用似然比检验。表 5 在最后一行显示了 LRT 的结果，该结果是有意义的，货币政策不影响 REIT 回报的假设和出现繁荣和萧条的可能性的假设都是被拒绝的。
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