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, 碩士　　指導教授：張菡馨　　
由於近來 年健康意 識抬頭，國民 紛紛 對健康 越來越重 視，要 保持健
康 不僅在 飲食控管 方面很 重要，維持 運動的 習慣也是 健康的 基礎之
一。越來 越多人 開始 養成運 動的習慣，但是 並沒有 注意 到運動 所帶
來 的疲勞 或傷害。為 了避免 疲勞所帶 來的傷 害，想 去探 討在 疲 勞中
血 液的生 化數值變 化情況。雖然 抽血 檢驗較 精準，但抽 血會造 成侵
入 性的傷 害或是感 染，故希 望發展檢 測唾液 中的賀爾 蒙來代 替抽血
所 帶來的 不便與傷 害。故 本 研究利用 漸進式 跑階梯來 模擬過 度運動
的 情況，造成慢 性疲 勞的狀 態，並 希望 評估唾 液中的生 化數值 代替
抽 血檢查 判斷身體 是否呈 現疲勞狀 態。故 在本實 驗中，設計 為期五
天 的漸進 式跑階梯 模式， 從第一天 2 趟逐 漸增加至 第五天 10 趟 ，
使 受試者 處於疲勞 狀態下，檢測 血液 及唾液 的生化數 值。此 實驗 唾
液 檢測項 目為 S-IgA、 DHEA、 cortisol、 testosterone， 而血液 檢測
部 分為 BUN、 creatinine、 CK、 Lactate、 LDH、 cortsiol、 DHEA、
testosterone、 Albumin、 CRP 及 T/C(testosterone/cortisol)等 指標。
每 位受試 者在實驗 期間各 收集兩次 血液及 唾液，第一 次為第 一天實
驗 前跑階 梯前一個 小時收 集，第二次 為實驗 第五天跑 完階梯 後的一
個 小時之 內，另 外在 本研究 開始前會 先給受 試者填寫 問卷，問卷內
容 包括基 本資料、運 動習慣、簡易 疲勞 指標問 卷以及較 詳細的 疲勞
問 卷。另 一部分 則是 請受試 者填寫前 一晚的 睡眠時間 及食慾 狀態 ，
藉 此了解 受試者當 日測試 前的身體 狀態，以 上上述之 問卷為 實驗前
填 寫。在 實驗開 始測 驗時，每天在 實驗 前會測 量安靜心 跳並在 運動
完 後測量 0 分鐘、 5 分鐘 、 15 分鐘 、 30 分 鐘、 60 分 鐘測量 受試者
的 心跳，觀察實 驗期 間心跳 變化。而在 每日實 驗結束後 受試者 須填
寫 RPE(伯格 自覺量 表 )、簡易 疲勞指 標問卷 及 較詳細 的疲勞 問卷。
經 血液生 化檢測後 數據分 析，顯 示在 血液中 的 BUN(10.36±0.82 VS.
12.55±0.64)、 Creatine(1.05±0.044 VS. 1.25±0.05)、
Albumin(4.54±0.072 VS. 4.75±0.092)、 CPK(251±37.53 VS.
436.45±73.11)、 LDH(157.46±7.50 VS. 184.45±8.53)、
Lacatate(1.54±0.21 VS. 7.28±0.67)均有 極顯著 性上升 (p&0.01)，做為
判 斷受試 者是否已 達到疲 勞狀態。而 在疲勞 狀態下，在 賀爾蒙 的部
分 ，唾液 中的 S-IgA(79.74±12.12 VS. 421.35±68.83)與
DHEA(117.81±37.47 VS. 340.69±51.55)呈 現極顯 著上升 的情況
(p&0.01)，而 cortisol(935.16±210.52 VS. 7;1600.65)及
Testosterone 則 有上 升的趨 勢 (90.02±12.31659 VS.
113..25624)，但並無 達到顯著 性差異 (p&0.05)；而在血 液方
面，血中的 IgA 呈 現 下降的 趨勢 (216.49±17.05 VS. 207.57±16.53)，
但 並無達 到顯著性 差異 (p&0.05)；在 DHEA 方 面，則 是有達 到顯著
性 下降 (7;1817 VS. 7;1723, p&0.05)。另外，在 cortisol
的 部分則 呈現顯著 性上升 (8.29±0.62 VS. 12.06±1.043, p&0.05),但 在
Testosterone 的 部分 則是有 上升的趨 勢但無 達到顯著 性差異
(3.39±0.18 VS. 3.69±0.21, p&0.05)。經 本篇研 究結果顯 示，評 估運
動 疲勞的 情況除了 檢測與 肌肉代謝 的相關 指標外， 也發現 可利用
cortisol 和 testosterone 列入 評估運動 疲勞的 指標之一。未來期 望能
經 由本次 實驗，發展 出藉由 唾液指標 取代血 液指標的 新檢測 方式 。
Due to the recent rise in health consciousness, more and more people
have to pay attention to health issue. In order to keep one’s health, it
is important not only in diet control but also in keeping habit of sport.
However, though more and people begin to develop the habit of
exercise, they ignore the fatigue and injuries taken by exercise. This
research uses the changes of blood biochemical values to investigate
fatigue status, so that we are able to predict and avoid injuries taken
by fatigue. Apparently, blood data is more accurate, but it exists
worries of invasive injuries and infection, therefore we hope to
develop salivary hormone survey instead of blood survey which takes
inconvenient and injuries.
This study investigates the chronic fatigue status after
increasing-loading excessive exercise(running steps) by measuring
values of salivary markers detection. In our study, we program 5 -day
running steps, we let subjects run 2 rounds on the first day and then
increase to 10 rounds on the fifth day. When subjects are under
fatigue status, we detect their blood and saliva values. The salivary
biomarker tests include s-IgA, cortisol, testosterone and DHEA. The
blood biochemical tests include BUN, creatinine, CK, Lactate, LDH,
blood gas analysis, cortisol, testosterone, albumin, CRP, T /C
(testosterone/cortisol) ratio. The salivary and blood samples will be
collected at an hour before running steps on day 1 and after running
steps on day 5, in order to determine whether the subjects are in a
status of fatigue. A questionnaire, which includes basic information,
exercise habits, and inquiries about fatigue status, will be asked to
complete before running on day 1. Besides, before the running, the
subjects are asked to complete a daily form about quality of sleeping,
dietary appetite, mood, fatigue status. The subjects are indicated to
perform running on steps to cause fatigue, with heart rates measured
daily before test and at 0, 5, 15, 30, and 60 min after daily running.
After the daily running, they are asked to complete another form
about fatigue status and mood as well as RPE (Borg Rating of
Perceived Exertion).
According to examination, in blood, BUN(10.36±0.82 VS. 12.55±0.64),
Creatine(1.05±0.044 VS. 1.25±0.05), Albumin(4.54±0.072 VS. 4.75±0.092),
CPK(251±37.53 VS. 436.45±73.11)、 LDH(157.46±7.50 VS. 184.45±8.53),
Lacatate(1.54±0.21 VS. 7.28±0.67) significantly highly arise(p&0.01) as
indicators which represent subject is under fatigue status. As hormone
indicators in saliva, S-IgA(79.74±12.12 VS. 421.35±68.83) and
DHEA(117.81±37.47 VS. 340.69±51.55) significantly highly
arise(p&0.01). However, cortisol(935.16±210.52 VS. 7;1600.65)
and testosterone(90.02±12.31659 VS. 113..25624) are on the
rise but not significant(p&0.05). Furthermore, blood
Ig-A(216.49±17.05 VS. 207.57±16.53, p&0.05) shows decline with no
significant finding whereas blood DHEA(7;1817 VS.
7;1723, p&0.05) significantly decline. Cortisol(8.29±0.62 VS.
12.06±1.043, p&0.05) in blood arises significantly while
Testosterone(3.39±0.18 VS. 3.69±0.21, p&0.05) is on the rise but not
significant.After this research, we can evaluate fatigue status after
exercise not only by indicators of muscular metabolism but also by
cortisol and testosterone. We expect that we can develop slavery
indicators as a new type test method to substitute for blood indicators.
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華藝數位股份有限公司基于STAR模型单位根检验的研究--《浙江工商大学》2017年博士论文
基于STAR模型单位根检验的研究
【摘要】：近年来,作为非线性时间序列主流模型之一的平滑门限自回归模型(STAR)被众多学者所关注。非线性STAR模型对数据进行建模时,一些经典的经济理论经常涉及。比如,购买力平价理论(PPP)与实际汇率的研究是分不开的。购买力平价表示实际汇率是平稳的。而实际汇率一旦趋向长期均衡值,它通常会表现为随机游走过程。单位根检验已经成为检验购买力平价理论的一个非常有效的工具。另一方面,如果数据存在单位根,则原有的基于平稳数据而建立的分析方法将不再适用(例如参数t统计量不在服从t分布)。因此,对时间序列进行建模之前,需要对数据进行单位根检验。虽然STAR模型能很好地拟合数据,也能给出很好的经济学解释,然而对于这种非线性模型,直接用ADF检验会导致过度的接受非平稳时序的假设。自从Kapetanios等(2003)通过对模型进行泰勒展开,提出了区别常规DF检验的Dickey-Fuller型KSS检验统计量以来,关于非线性平滑转化自回归模型(STAR模型)的单位根检验一直被研究者所关注。然而,目前关于STAR模型单位根检验的研究仍存在以下不足:第一、众多研究集中在金融时间序列条件均值的非线性特征上,为了讨论非线性在单位根检验的作用,对局部线性部分进行了限制而忽略了局部参数对检验的影响;第二、对于带趋势项的STAR过程,并未对带趋势项的两种形式进行区分。不同于AR模型,带趋势项的STAR模型的两种形式并不一致,需要进一步进行研究分析;第三、对于误差项是异方差的情景,特别是高阶的GARCH模型,鲜有文献进行深入研究。因此,在已有文献的基础上,本文对STAR模型的单位根检验进行了深入的研究。本文的主要研究工作可从以下四个方面阐明:第一、考虑到局部区制可能出现平稳或者非平稳情况,本文对局部区制未知情况下STAR模型的单位根检验进行了研究。当局部区制未知(平稳或者非平稳)时,本文构建Wald检验统计量,推导出检验统计量的渐进分布(极限分布),通过Monte Carlo模拟探讨该统计量的检验水平和检验功效,并与KSS检验进行比较。模拟结果发现该检验统计量比常规检验统计量KSS有更令人满意的检验效果。第二、本文对带漂移项的单位根过程和带确定性趋势项的STAR平稳过程这两个图形相似的数据生成过程进行比较。然而,不同于线性AR模型,带趋势项非线性STAR模型的两种形式并不一致。对带趋势项STAR模型的两种不同形式,本文拟采用直接检验法和OLS去趋势法进行单位根检验的对比研究。基于这两种方法,本文主要从检验统计量的渐进分布及检验效果等方面对它们进行研究阐述,得出相应的结论,从而为带趋势STAR时序和带漂移项单位根过程的区分给出有效的检验方法。第三、从金融时序图来看,局部爆炸过程(泡沫过程)时有发生,然而在该情况下基于STAR模型的单位根检验鲜有文献提及。本文深入研究了位置参数不为零且局部区制不平稳情况下(特别是溢出过程的情况下)STAR模型的单位根检验,给出了修正的Wald型检验统计量,推导了该检验统计量的极限分布,通过Monte Carlo模拟给出修正Wald统计量的临界值,并验证了该统计量的检验效果,发现该检验统计量有很好的检验效果。第四、大多数金融时间序列的非线性特征不仅表现在序列的条件均值上,也会表现在条件方差上。在实际研究中,经济变量的波动在不同时期通常具有时变性和波动集群性,非线性STAR-GARCH模型在现实中有着很重要的意义。本文对ESTAR-GARCH(p,q)模型的单位根检验进行了详细讨论。本文从理论上研究了基于OLS法和基于QML法的t检验统计量的极限分布,通过Monte Carlo模拟考察了基于这两种方法下检验统计量的检验效果,结果发现t检验统计量比常规的DF统计量更有效,基于QML法下的检验统计量比OLS法的更有效。
【关键词】：
【学位授予单位】：浙江工商大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2017【分类号】：F224【目录】：
摘要2-4ABSTRACT4-10第一章 引言10-26 1.1 选题背景及研究意义10-15
1.1.1 选题背景10-12
1.1.2 研究意义12-15 1.2 文献综述15-21
1.2.1 STAR模型的研究现状15-16
1.2.2 基于STAR模型单位根检验的研究现状16-19
1.2.3 STAR-GARCH模型及其单位根检验的研究现状19-21 1.3 研究内容、方法及结构安排21-24
1.3.1 研究内容和研究方法21-22
1.3.2 结构安排22-24 1.4 主要创新点24-26第二章 局部未知情况下STAR模型的单位根检验26-54 2.1 STAR模型的平稳遍历性条件26-33
2.1.1 STAR (1)平稳遍历性条件30-31
2.1.2 STAR (p)平稳遍历性条件31-33 2.2 单位根过程及其收敛定理33-35
2.2.1 单位根过程33-35
2.2.2 基本收敛定理35 2.3 局部未知情况下ESTAR模型的单位根检验35-48
2.3.1 KSS检验统计量及其极限分布35-37
2.3.2 Wald检验统计量及其极限分布37-44
2.3.3 Monte Carlo模拟44-48 2.4 局部未知情况下LSTAR模型的单位根检验48-54
2.4.1 t_(LSTAR)及Wald检验统计量48-50
2.4.2 Monte Carlo模拟50-54第三章 带确定性趋势项STAR模型的单位根检验54-77 3.1 带确定性趋势项STAR模型的单位根检验55-62
3.1.1 带线性趋势项(或者截距)的AR平稳过程55-59
3.1.2 带线性趋势项(或者截距)的STAR平稳过程59-62 3.2 两种形式的STAR模型及其检验统计量62-72
3.2.1 基于带趋势项ESTAR模型的单位根检验62-71
3.2.2 基于带趋势项LSTAR模型的单位根检验71-72 3.3 Monte Carlo模拟及其结论72-77第四章 局部非平稳条件下STAR模型的单位根检验77-95 4.1 备择假设中有单侧参数的单位根检验78-79 4.2 局部非平稳STAR模型的单位根检验79-88
4.2.1 局部非平稳ESTAR模型的单位根检验80-85
4.2.2 局部非平稳LSTAR模型的单位根检验85-88 4.3 Monte Carlo模拟88-93 4.4 结论93-95第五章 STAR-GARCH模型的单位根检验95-121 5.1 基于OLS法的ESTAR-GARCH模型的单位根检验96-105
5.1.1 基于OLS法的检验统计量及其分布96-101
5.1.2 Monte Carlo模拟101-105
5.1.3 结论105 5.2 基于QML法的ESTAR-GARCH模型的单位根检验105-118
5.2.1 有关GARCH(p,q)模型的基本定理107-109
5.2.2 检验统计量的局部QML估计量109-111
5.2.3 主要证明111-118 5.3 Monte Carlo模拟及结论118-121第六章 结论与展望121-123 6.1 本文的主要结论121-122 6.2 不足之处及未来工作展望122-123参考文献123-132攻读博士学位期间发表和录用的论文132攻读博士学位期间参与的基金项目132-133致谢133-135
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