求助wild bootstrap方差比检验如何实现

        由于本人使用的样本量很小，如果做传统的渐进方差比检验肯定是不合适的，因此想用wild bootstrap方法做方差比检验，我曾在论坛中发过相关帖子求助，但一直没有回音，这次重新发帖，希望高手帮助，能给我指一条出路的话，我也很感激。论坛中就此问题，也曾有过讨论，我把与此有关的讨论贴出，希望有所帮助。
vincent829 :看到paper说，regular bootstrapping 不能解决cross-sectional correlation 或是 heteroscedasicity。所以用了wild     bootstrap，主要对于residual的构建做了些修改。
regular bootstrapping一般随机抽1/4的样本，residual的值是不变的。
现在wild bootstrap构建做了些修改，在原来residual基础上乘以an indepedent random variable with zero mean and unit variance. 这个新的random variable 符合two point distribution,不是1就是-1，概率都是1/2.
查了很多资料，都没有直接可以用的程序，有没有那位好心人帮帮忙？
   


使用simulate, 在冒号后放上bootwild即可。
例如：
simulate _b, seed(123456) rep(1000) nodots: bootwild
(我在matlab7.0中反复尝试，都说divide by zero)
还请高手具体赐教，下面是传统方差比检验的matlab程序：
function [vr_value,z1,z2,sig_z1,sig_z2]=vr(x,q)
%输入x为价格序列，q为滞后阶数
%vr_value: 输出方差比值
%z1为收益序列为同方差时的检验统计量
%z2为收益序列为异方差时的检验统计量
%sig_z1,sig_z2为两种检验的P值
%显著性水平0.05（双侧标准正态检验）
if nargin<1 | isempty(x)==1
  error('You should provide a time series.');
  else
      if nargin==1
          error('You should provide a number q.');
      else
% x must be a vector
          if min(size(x))>1
           error('Invalid time series.');
          end
      x=x(:);
% time series length
N=length(x);
end
end
%滞后1对数收益序列
r=diff(x);
m=length(r);
mu=mean(r);%均值
%滞后q阶对数收益序列
sumvq=0;
for k=q:(N-1)
    sumvq=sumvq+(x(k+1)-x(k+1-q)-q*mu)^2;
end  
varq=sumvq/(q*N);
vr_value=varq/(var(r));%vr_value为滞后q阶方差比
fy1=2*(2*q-1)*(q-1)/(3*q*(N-q));
z1=(vr_value-1)/sqrt(fy1);
%收益序列同方差时的方差比
fy2=0;
delta=zeros(1,q-1);%deltaj
delta1=zeros(1,q-1);%分子
delta2=0;%分母
  for t=1:m
      delta2=delta2+(x(t+1)-x(t)-mu)^2;
  end
  
for j=1:q-1
    for k=(j+1):m
        delta1(j)=delta1(j)+(x(k+1)-x(k)-mu)^2*(x(k+1-j)-x(k-j)-mu)^2;
    end  
    delta(j)=delta1(j)/(delta2)^2;
    fy2=fy2+delta(j)*(2*(q-j)/q)^2;
end
z2=(vr_value-1)/sqrt(fy2);%收益序列是异方差时的方差比
sig_z1=1-normcdf(z1,0,1);
sig_z2=1-normcdf(z2,0,1);
%for i=1:100
% [vr_value(i),z1(i),z2(i)]=vr(x,i+1);
%end
% plot(1:100,vr_value,'r-',1:100,z1,'b-',1:100,z2,'k-')
% xlabel('q','FontWeight','bold');
% ylabel('统计量','FontWeight','bold');
%title('随机游走的方差比检验图像','fontsize','14','fontweight','bold')
%legend('vr','z1','z2')

大家为我指一条路也好啊

同求大神给个回复

帮顶一下，话说传统方法里我在matlab命令窗口里输入x,q,然后执行vr，但是却显示You should provide a time series.不知如何解决

请参考商晓伟的硕士论文”中国证券市场鞅假定检验“，附件中有代码。

首先申明：以下内容主要参考自商晓伟的硕士论文《中国证券市场鞅假定检验》，尤其是程序都是从里面复制出来的。请大家和我一起想该同学致敬！感谢他的无私共享！建议参考本帖的同学都将该文作为参考文献。
wild bootstrap方差比检验程序如附件。包含全样本方差比检验和不同宽度的移动窗的方差比检验。
前者选取重复次数为m=1000,ki选取(2,4,8,16)，一秒钟就算出来了。主调程序如下：

FRs=xlsread('E:\毕业论文\开题报告\欧洲衍生品价格差分.xls');

R = FRs(:,1);

mv = MV(R, L);

p= P(R,L);

L=4;

mv

p

后者选用样本容量为60、120和240三种移动窗,分别代表季度、半年度和年度窗口。样本容量为60时, ki取(2,4);样本容量为120时, ki取(2,4,8);样本容量为240时, ki取(2,4,8,16)。三个分别在我的破电脑上算了大半个小时才出结果，所以请耐心等待。主调程序如下：

FRs=xlsread('E:\毕业论文\开题报告\欧洲衍生品价格差分.xls');

R = FRs(:,1);

L=2;

r60= R60(R,L)

FRs=xlsread('E:\毕业论文\开题报告\欧洲衍生品价格差分.xls');

R = FRs(:,1);

L=3;

r120= R120(R,L)

FRs=xlsread('E:\毕业论文\开题报告\欧洲衍生品价格差分.xls');

R = FRs(:,1);

L=4;

R240= R240(R,L)


wild bootstrap.rar (1.61 KB, 需要: 1 个论坛币)

2014-6-22 18:16:19 上传

Wild bootstrap的M文件
需要: 1 个论坛币  [购买]

感谢@ admin_kefu给予评分。特补充上次商晓伟的论文原文。

楼主现在会了吗

这个硕士毕业论文有点问题，他的计算是用同方差的统计量，而我看了其他期刊的论文，都是用异方差的统计量。你仔细看看他的程序代码就知道了。同方差和异方差统计量分别做wild bootstrap得出的结果是不一样的。

我看了看eviews8，已经可以做VR检验，而且也提供了wild bootstrap，检验的结果与用Matlab做非常接近，误差可以忽略。大家嫌麻烦可以直接下载eviews8做。
还是要提醒一下，那篇硕士论文中的方法是错误的，论文中对同方差统计量进行wild bootstrap检验是行不通的，因为用wild bootstrap就是要尽可能保留数据的异方差特征，但不能因为这样就用同方差统计量。从eviews8的检验结果来看，eviews8的wild bootstrap VRT也是用异方差统计量做的。
不过话说，这个错误居然也能答辩通过，那些导师到底有没有认真看毕业论文的啊！！！