当经济系统中的变量之间的变化存在相关性时，就可以用传统的线性协整套利模型刻画变量之间的均衡关系。但是很多的实证结果表明，经济系统中的时间序列是不平稳的，时间序列之间的相关关系也不具有线性协整关系，此时传统的协整套利模型在刻画时间序列之间的关系时就有很大的局限性。非线性模型的提出解决了这个难题，它可以很好地刻画时间序列之间的非线性协整关系。现在已经有多种非线性模型可以应用到解决非线性关系中，本站小编选择了具有代表性的门限协整模型，它能很好拟合时间序列之间长期的非线性关系。
门限自回归套利模型先由 Tong 和 Lim 提出来的，作为非线性模型的一种，它能较好的拟合金融时间序列，能比较好的解释金融时间序列的非线性性质。但在门限自回归模型刚提出时，由于构建模型的步骤非常复杂，门限自回归模型并未得到推广应用。直到相对比较简单的建模和检验方法被提出后，门限自回归模型才被大量应用于实践。在门限自回归模型中，由于门限值的控制作用，与灰色预测模型、多元线性回归分析法和模糊分析等其他预测模型相比，门限自回归模型的应用相对简单且稳定度和预测精度都非常高，因此现在门限自回归模型在经济领域的运用逐渐增多。在研究期货跨品种套利时，期货合约之间价格关系是套利的基础，影响期货价格关系的因素比较多，在各因素的作用下期货合约价格渐渐存在明显的非线性特性，因此采用门限自回归套利模型对期货跨品种套利进行研究具有很强的实际意义。
将门限自回归模型运用在套利交易中，重要的就是进行门限效应的验证与评估。将时间序列方法运用在金融数据中时，就面临选择线性方法还是非线性方法进行研究，这就需要通过检验哪种方法更能拟合金融数据，得出的效果更好来进行确定。同理，选择非线性时间序列分析时间序列变量关系时，需要进行检验确定应该选用的机制，这些都不能进行主观选择。学术界经过多年的研究后发现可以借用统计学中的假设检验的方法来解决这个问题。关于时间序列分析选择线性模型还是非线性模型由分析时间序列之间价格关系的性质来确定的。关于门限效应的检验，现有的检验方法大致可以分为两类：一类是混合检验，主要是针对线性套利模型的偏离进行检验的没有指定的备择假设模型；另一类是基于某些特定的备择假设模型的检验方法。
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