计量经济学时间序列.docx

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1、学 院：金融学院上课学期：2学2-2022第一学期课程名称：金融计量学指导教师：梁 娟实验主题：财政支出猜想模型姓 名： 09金3 0092068 左怡帆二零一二年一月六日2、相关函数检验:由上图可以看出，3个回归中的d Y(-l)的参数均不显著所以可以推断d Y 依旧是个非平稳的时间序列。3、ADF检验：Augmented Dickey-Fuller test for X包含落彳爰7期的(l-L)X (max was 8)檄本大小17军根检定之虚辗假 HO: a= 1含常蜘(constant)模型：(l-L)y = bO + (a-l)*y(-l) + . + e1陪自我相彳系数fore:

2、0,039lagged differences: F(7, 8) = 9,946 0,0021(a - 1)的估言十值:4,04885检定统th直:tau_c(l) = 7,04054渐迤p值1ADF 检定迪式(Augmented Dickey-Fuller regression)OLS,使用中之子檬本轮HI： 1993-2022 (T二17)鹰建数(Dependent variable): d_Xcoefficient std. error t-ratio p-valueconst-17148942910,1-3,9960,0040*X_14,048850,5750777,0411,0000

3、d_X_l-5,278430,715193-7,3807,76e-05*d_X_2-5,396100,850324-6,3460,0002*d_X_3-5,023580,740073-6,7880,0001*d_X_4-5,067780,831991-6,0910,0003*d_X_5-5,114870,755724-6,7680,0001*d_X_6-4,242840,889972-4,7670,0014*d_X_7-3,577660,879944-4,0660,0036*AIC: 438,797 BIC: 446,296HQC: 439,543含常数项及超势工真(trend)模型：(l-L

4、)y = b0 + bl*t + (a-l)*y(-l) + + e1口皆自我相昌御系数for e : -0,226lagged differences: F(7, 7) = 18,701 0,0005(a - 1)的估th直：4,31562检定统言十值:tau_ct(l) = 9,77163泄修p值1ADF 检定iEl%帚式(Augmented Dickey-Fuller regression)OLS,使用中之子檬本轮圉：1993-2022 (T= 17) 鹰建数(Dependent variable): d_Xcoefficient std. error t-ratio p-valueco

5、nst-509761129423-3,9390,0056*X_14,315620,4416489,7721,0000d_X_l-5,724970,560313-10,22l,86e-05*d_X_2-5,912050,664564-8,8964,60e-05*d_X_3-5,696910,607557-9,3773,26e-05*d_X_4-5,662730,660624-8,5725,85e-05*d_X_5-5,890550,634516-9,2843,48e05*d_X_6-4,767190,693903-6,8700,0002*d_X_7-3,852960,666484-5,7810,

6、0007*time28671,410626,52,6980,0307*AIC: 428,678 BIC: 437,01HQC: 429,506含常数工直及二次超势工直(quadratic trend)模型：(1 -L)y = b0 + bl*t + b2*t八2 + (a-l)*y(-l) + + e1 P皆自我相彳系数for e : -0,244lagged differences: F(7, 6) = 14,228 0,0024(a - 1)的估言十值:4,24413检定统言十值：tau_ctt(l) = 6,84267渐迤p值1ADF 检定式(Augmented Dickey-Fulle

7、r regression)OLS,使用中之子檬本轮圉：1993-2022 (T二17)J燮数(Dependent variable): d_Xcoefficient std. error t-ratio p-valueAIC: 430,586 BIC: 439,752 HQC: 431,497const-403404608169-0,66330,5318X_14,244130,6202446,8431,0000d_X_l-5,665130,689380-8,2180,0002*d_X_2-5,854450,784395-7,4640,0003*d_X_3-5,667110,675173-8,3

8、940,0002*d_X_4-5,635400,727725-7,7440,0002*d_X_5-5,893470,683713-8,6200,0001*d_X_6-4,762070,7480376,3660,0007*d_X_7-3,826750,732635-5,2230,0020*time11862,694253,50,12590,9040timesq739,6204116,640,17970,8633由上图可以看出，第3个回归中的X(T)的参数不显著;看第2个回归,X(-1) 的参数也不显著；再看第1个，X(T)的参数依旧不显著，所以可以推断Y是个 非平稳的时间序列。由此结果可以进一步

9、得出X为非平稳时间序列。四、单整检验(-)Y的单整性检验对Y做一阶差分，变为d-Y,然后进行ADF检验，结果如下:Augmented Dickey-Fuller test for d_Y包含落彳爰5期 的(l-L)d_Y (max was 8)檬本大小18军根检定之虚辗假 HO: a= 1含常蜘(constant)模型:(l-L)y = bO + (a-l)*y(-l) + + e1隋自我相信射系数fore:-0,383lagged differences: F(5, 11)= 10,344 0,0007(a - 1)的估言十值：1,15502检定统th直:tau_c(l)= 2,78585渐

10、诞p值1ADF 检定退式(Augmented Dickey-Fuller regression)OLS,使用中之子檬本轮懂|: 1992-2022 (T=18)IB建数(Dependent variable): d_d_Ycoefficient std. error t-ratio p-valueconst49402,950679,00,97480,3506d_Y_l1,155020,4146022,7861,0000d_d_Y_l-1,775790,460625-3,8550,0027*d_d_Y_2-2,259800,469937-4,8090,0005*d_d_Y_3-2,361880,

11、451051-5,2360,0003*d_d_Y_4-1,547910,327654-4,7240,0006*d_d_Y_5-2,981990,454103-6,5674,04e-05 *AIC: 482,093 BIC: 488,326 HQC: 482,952含常数项及趣势工直(trend)模型：(l-L)y = bO + bl*t + (a-l)*y(-l) + + e 1隋自我相居御系数fore:-0,397lagged differences: F(5, 10) = 7,337 0,0039(a - 1)的估言十值:0,0581801 检定统直：tau_ct(l) = 0,05356

12、1 渐暹p值0,9969ADF 检定迪京帚式(Augmented Dickey-Fuller regression) OLS,使用中之子檬本轮(S：1992-2022(T=18) 鹰建数(Dependent variable): d_d_Ycoefficientstd. error t-ratio p-valueconst d_Y_l d_d_Y_l d_d_Y_2 d_d_Y_3 d_d_Y_4 d_d_Y_5 timeconst d_Y_l d_d_Y_l d_d_Y_2 d_d_Y_3 d_d_Y_4 d_d_Y_5 time-1704870,0581801-0,766023-1,375

13、24-1,69630-1,06479-2,7466720225,42077381,086241,032170,9351920,7564700,5492450,49924018531,2-0,82070,05356-0,7421-1,471-2,242-1,939-5,5021,0910,43100,99690,47510,17220,04880,08130,00030,3009*AIC: 482,069AIC: 482,069BIC: 489,192HQC: 483,051含常数工直及二次超势工真(quadratic trend)模型：(l-L)y = b0 + bl*t + b2*t人2 +

14、 (a-l)*y(-l) + . + e1 P皆自我相居射系数for e : -0,326lagged differences: F(8, 3) = 26,682 0,0104(a - 1)的估言十值:-3,55961检定统言十值：tau_ctt(l) = -1,01058渐暹p值0,9862含常数工直及二次超势工真(quadratic trend)模型：(l-L)y = b0 + bl*t + b2*t人2 + (a-l)*y(-l) + . + e1 P皆自我相居射系数for e : -0,326lagged differences: F(8, 3) = 26,682 0,0104(a -

15、 1)的估言十值:-3,55961检定统言十值：tau_ctt(l) = -1,01058渐暹p值0,9862ADF 检定迫牖式(Augmented Dickey-Fuller regression)OLS,使用中之子檄本轮圉：1995-2022 (T=15)Jffi建数(Dependent variable): d_d_Ycoefficientstd. errort-ratio p-valueconst6,92624e+06l,25115e+065,5360,0116*d_Y_l-3,559613,52234-1,0110,9862d_d_Y_l0,1992573,648800,054610

16、,9599d_d_Y_2-2,761223,79083-0,72840,5191d_d_Y_3-5,078543,66055-1,3870,2594d_d_Y_4-7,970293,74211-2,1300,1230d_d_Y_5-10,40053,43711-3,0260,0565*d_d_Y_6-13,76373,80379-3,6180,0363*d_d_Y_7-14,55283,89188-3,7390,0334*d_d_Y_8-11,33302,82962-4,0050,0279*time-961806168605-5,7040,0107*timesqtimesq36129,6607

17、3,465,9490,0095 *AIC: 368,863 BIC: 377,36 HQC: 368,772从图上可以看出模型3的t检验显著，故拒绝原假设，认为时间序列d-Y 是平稳的，因此可以看出时间序列Y是一阶单整。(-)X的单整性检验对X做一阶差分，变为d-X,然后进行ADF检验，结果如下:Augmented Dickey-Fuller test for d_X包含落彳爰7期的(1 -L)d_X (max was 8)檬本大小16军根检定之虚辗假言殳HO: a = 1含常数工真(constant)模型：(l-L)y = b0 + (a-l)*y(-l) + . + e1睹自我相信射系数f

18、ore:-0,296lagged differences: F(7, 7)= 19,244 0,0005(a - 1)的估言十值:4,41068检定统音十值:tau_c(l) = 8,73142渐暹p值1ADF 检定辿111式(Augmented Dickey-Fuller regression)OLS,使用中之子檬本轮圉：1994-2022 (T= 16) 德燮敦(Dependent variable): d_d_Xcoefficient std. error t-ratio p-valueconst 46449,239518,7const 46449,239518,71,1750,2783

19、d_X_l d_d_X_l d_d_X_2 d_d_X_3 d_d_X_4 d_d_X_5 d_d_X_6 d_d_X_7d_X_l d_d_X_l d_d_X_2 d_d_X_3 d_d_X_4 d_d_X_5 d_d_X_6 d_d_X_74,41068-5,93647-6,13881-6,00237-5,91217-6,22278-4,97433-3,872850,5051510,6138520,7303590,7641470,7921270,7929180,7425060,6058498,731-9,671-8,405-7,855-7,464-7,848-6,699-6,3921,00

20、002,67e-05 *6,64e-05 *0,0001*0,0001*0,0001*0,0003*0,0004*AIC: 415,832AIC: 415,832BIC: 422,786HQC: 416,188含常数项及超势项(trend)模型：(l-L)y = bO + bl*t + (a-l)*y(-l) + + e 1隋自我相M彳系数for e : -0,299lagged differences: F(7, 6) = 10,441 0,0054(a - 1)的估言十值:4,54048检定统th直:tau_ct(l) = 4,32356湖谑p值1ADF 检定迎1 京帚式(Augmente

21、d Dickey-Fuller regression)OLS,使用中之子檬本轮懂): 1994-2022 (T= 16) 鹰建数(Dependent variable): d_d_Xcoefficient std. errorcoefficient std. errort-ratio p-valueconst78889,72284280,34540,7416d_X_l4,540481,050174,3241,0000d_d_X_l-6,056101,05971-5,7150,0012d_d_X_2-6,248271,09248-5,7190,0012d_d_X_3-6,082230,99202

22、2-6,1310,0009d_d_X_4-5,970280,943985-6,3250,0007d_d_X_5-6,242630,865922-7,2090,0004d_d_X_6-4,975950,800684-6,2150,0008d_d_X_7-3,881450,655958-5,9170,0010time-2735,6418924,7-0,14460,8898*AIC: 417,777 BIC: 425,502 HQC: 418,172含常数工直及二次超势工直(quadratic trend)模型:(l-L)y = b0 + bl*t + b2*t人2 + (a-l)*y(-l) +

23、+ e件皆自我相片勤系数for e :-0,239lagged differences: F(7, 5)= 7,252 0,0222(a-1)的估言十值:-2,14305检定统音十值：tau_ctKD = -0,509276渐暹p值0,9973ADF 检定身帚式(Augmented Dickey-Fuller regression)OLS,使用中之子檬本轮懂I： 1994-2022 (T= 16)燮数(Dependent variable): d_d_Xcoefficientstd. errort-ratiop-valueconstl,61601e+069652951,6740,1550d_X

24、_l-2,143054,20804-0,50930,9973d_d_X_l0,2758293,999740,068960,9477d_d_X_2-0,4240583,70487-0,11450,9133d_d_X_3-1,129743,165390,35690,7357d_d_X_4-1,891062,64063-0,71610,5059d_d_X_5-3,426661,89152-1,8120,1298d_d_X_6-3,382981,20808-2,8000,0380 *d_d_X_7 time timesqd_d_X_7 time timesq-3,12029-24662310518,5

25、0,7455441506936458,85-4,185-1,637 1,6290,0086 *0,16260,1643HQC: 413,403AIC: 412,968 BIC: 421,466从图上可以看出模型3的t检验显著，故拒绝原假设，认为时间序列d-X 是平稳的，因此可以看出时间序列X是一阶单整。综上，X和Y都是一阶单整的，单整阶相同，所以他们可能协整。下面进一 步检验他们是否具有协整形。五、协整检验第一二步分别对X、Y进行平稳性检验，前面已经检验得出均为非平稳，且 X、Y为同阶单整，然后对X、Y进行0LS回归，得出残差项保存，然后对残差进 行平稳性检验，最终得出是否为协整。残差的平稳性

26、检验：ADF检验步怎聚1:封建数Y迤行罩根检定(unit root test)Dickey-Fuller test for Y檬本大小24军根检定之虚瓢假言殳HO: a = 1含常数工真(constant)模型:(l-L)y = b0 + (a-l)*y(-l) + e1陪自我相彳系数for e : -0,099(a - 1)的估言十值:0,256677检定统直：tau_c(l) = 6,45995p-value 1步骤2:封建敷X迤行军根检定(unit root test)Dickey-Fuller test for X檬本大小24罩根检定之虚瓢假言殳HO: a=1含常数工真(constan

27、t)模型:(l-L)y = b0 + (a-l)*y(-l) + e1陪自我相信到系数fore:-0,388(a - 1)的估言十值:0,271076检定统言十值:tau_c(l) = 8,53055p-value 1步骤 3:跑共整合京帚(cointegrating regression)Cointegrating regression -OLS,使用中之子棣本轮圉：1985-2022 (T = 25)愿建数(Dependent variable): Ycoefficient std. error t-ratio p-value(a - 1)的估言十值:0,271076检定统言十值:tau_

28、c(l) = 8,53055p-value 1步骤 3:跑共整合京帚(cointegrating regression)Cointegrating regression -OLS,使用中之子棣本轮圉：1985-2022 (T = 25)愿建数(Dependent variable): Ycoefficient std. error t-ratio p-valueconst 16793,818505,80,90750,3736X0,9422720,011239783,83419e-030 *Mean dependent var Sum squared resid R-squared991159,

29、0l,19e+ll0,996738S.D. (pendent var 1234192S.E. of regression 72004,08Adjusted R-squared 0,996596Log-likelihoodSchwarz criterion-314,0431 Akaike criterion634,5240 Hannan-Quinn632,0863632,7624rho-0,016664 Durbin-Watson2,022580步骤4:封燮数uhat暹行罩根检定(unit root test)Dickey-Fuller test for uhat檬本大小24罩根检定之虚辗假言殳

30、HO: a= 1模型:(l-L)y = b0 + (a-l)*y(-l) + e1睹自我相彳系数fore : -0,002(a-1)的估th直:-1,01666检定统直：tau_c(2) = -4,85346p-value 0,003661= Engle-Granger 共整合检定 区吉果判 =假如以上的检定，同畤出现以下的情况，即很明II的有共整合昌御系:他别燮数的罩根检定皆瓢法被拒幺色且(b)残差(uhat)的军根检定被拒 (残差彳系来自於共整合退端)由于时间序列X和Y是一阶单整，而他们的线性组合乙是。阶单整。所以 认为时间序列X和Y存在(1,1)阶协整关系。六、误差修正模型的建立建立误差

31、修正模型：工=BNt - Mcm.i + 4即 a% + 以 AJf, + 4用一般最小二乘（OLS）估量： y, = 3.58987 AX, +1.13526 ecmt_ + jut(2.355)(10.87)即yt = 290793 + 3.58987 AX, -1.13526 Yt_x + 3.58987 X + jut名目名目2摘要3一、背景3二、数据的选取3三、变量的平稳性检验5（一）Y的平稳性检验51、图示法：52、相关函数检验：53、ADF 检验：7（二）X的平稳性检验91、图示法92、相关函数检验：103、ADF 检验：11四、单整检验13（一）Y的单整性检验13（二）X的单整

32、性检验15五、协整检验17六、误差修正模型的建立19七、结论20八、参考文献20七、结论建立ARIMA模型，其绽开式为Yt = 290793 - 0.13526 Y,_ + 3.58987 X, + 内把2022年的财政支出和2022年的财政收入带入模型，得出2022年的猜想 财政支出是5311326万元，当年实际税收收入为8932412万元，差距较大，说明 财政收入的制约与影响因素并不是很大，其他的不确定性因素的影响更大。缘由可能是教育支出、三农支出、社保支出等支出增幅较大，其他的不确定 性因素比方地震后灾后重建支出等增加较大。如：教育支出12550. 02亿元， 比上年增长20. 2%,占

33、全国财政支出的14.0% 医疗卫生支出4804. 18亿元， 比上年增长20. 3%,占全国财政支出的5. 3%社会保障和就业支出9130.62 亿元，比上年增长20.0%,占全国财政支出的10.2%住房保障支出2376.88 亿元，比上年增长31. 8%,占全国财政支出的2. 6%环境保护支出2441.98 亿元，比上年增长26. 3%,占全国财政支出的2. 7%八、参考文献1 . Damoar N. Gujarati.计量经济学基础.中国人民高校出版社1996.萨缪尔森诺德豪斯经济学华夏出版社19992 .项怀诚主编 中国财政50年中国财政经济出版社2000.计量经济学第三版李子奈潘文卿编

34、著3 .中国统计年鉴.百度百科0092068 左怡帆 摘要: 财政支出也称公共财政支出，是指在市场经济条件下，政府为供应公共 产品和服务，满意社会共同需要而进行的财政资金的支付。财政支出是一级政府 为实现其职能对财政资金进行的再安排，属于财政资金安排的其次阶段。财政收 入是我国为了保证明现政府职能的需要，通过税收等渠道集中的公共性资金收 入。财政收入那么是财政支出的前提和保证，在一般状况下，收入的数量打算着财 政支出的规模，收入多才能支出多。因此，只有在进展生产的基础上，乐观雉资 金，才能为更多的财政支出制造前提。本文着重从财政支出的滞后期以及其与财 政收入的关系来建立财政支出的猜想模型，到达

35、猜想来年财政支出的效果。关键词：财政支出猜想模型财政收入一、背景近日，李克强副总理在全国财政工作会议上表示2022年将“坚持把握好稳 中求进的工作总基调，实施乐观的财政政策，不仅在总量上，要保持适度的财政 赤字和国债规模，中心财政支出增幅估计还会超过今年，而且在结构上，财政支 出要更加突出重点”。这意味着在2022年实施乐观的财政政策不仅是实现“保 增长”、而且是实现“调结构”经济目标的重要手段。对于政府为何在明年经济 工作中赐予乐观财政政策如此重视，个人认为缘由在于当前简单的国际国内经济 形势，而能否有效地实现政府所制定的“稳中求进”经济目标不仅要求扩大财政 支出规模，更需要提高财政支出效率

36、。这个会议很明确的指出了财政支出猜想的 重要性，做好支出的猜想是实现经济目标的一个极其重要的因素。二、数据的选取本文在数据选取上，立足于前期肯定年份范围内的财政支出会对将来年份的 财政支出产生很重要的影响的原那么，同时考虑到财政收入会对财政支出产生的制 约与影响，然后选取时间序列数据。资料中列出了 19852022年各年度的财政 支出与财政收入数据，组成时间序列。以财政支出（cz）为Y,财政收入为X。财政支出财政收入(cz)(cs)年份单位：万元单位：万元YX19851029419973519868974994938198791341101707198810476610330319891192

37、311250951990129242128470199115001813969419921661201572701993216012189868199430299830978119953487493349401996381195336502199739096138698919984619664598201999544223627292200061610869922220011062067101856620021398904139879520031481966138790620041360690147955420051891612205867020062023024222902920072793

38、6313101337202238401733864431202247112885018573数据来源：中国统计年鉴三、变量的平稳性检验(-)Y的平稳性检验1、图不法:从上图中可以看出，Y在不同的时间表现出具有不同的均值，可以认为时间 序列Y是非平稳的。2、相关函数检验:旦q、它总丫的自我相函数(ACF)Q-stat. p-value *16,1322 0r00024,9127 0,00029,9961 0,00033,375235,244936,536936,996537,004537,172637,620738,477739,840741,800844,589348,46030,0000,0

39、000r0000,0000r0000,000 0,000 0,000 0,000 0z000 0,000 0r000LAG ACF1 0,75742 0,54703 0,40704 0,32425 0,23546 0,19077 0,11078 0,01429 -0r063110 -0,099811 -0J33312 -0,162013 -0,186714 -0,213215 -0r2395PACF 0,7574 -0,0624 * 0,0334 0,0457 0,0561 0,0578 -0,1109 -0,0943 0,0427 -0,0131 -0,0423 -0,0419 0,0386

40、 0,0519 0,0504从图中可以看出，Y的样本自相关函数的Q统计量的伴随概率都为0,说明 在每一期滞后都拒绝Y平稳性的假设，故Y是个非平稳的时间序列。3、ADF检验：Augmented Dickey-Fuller test for Y包含落彳爰8期的(l-L)Y (max was 8)檄本大小16军根检定之虚辗假 HO: a= 1含常蜘(constant)模型：(l-L)y = bO + (a-l)*y(-l) + . + e1陪自我相彳系数for e : -0,043lagged differences: F(8, 6) = 6,901 0,0150(a - 1)的估言十值:5,978

41、6检定统th直:tau_c(l) = 2,59883渐迤p值1ADF 检定迪式(Augmented Dickey-Fuller regression)OLS,使用中之子檬本轮HI： 1994-2022 (T二16)鹰建数(Dependent variable): d_Ycoefficient std. error t-ratio p-valueconst-253189128344-1,9730,0960 *Y_15,978602,300502,5991,0000d_Y_l-7,039602,74434-2,5650,0426 *d_Y_2-7,718382,92694-2,6370,0387

42、*d_Y_3-8,084012,96401-2,7270,0343 *d_Y_4-7,465573,18845-2,3410,0577 *d_Y_5-8,248962,88099-2,8630,0287 *d_Y_6-6,461893,30574-1,9550,0984 *d_Y_7-5,331432,85704-1,8660,1113d_Y_8-4,790872,01469-2,3780,0549 *AIC: 421,74BIC: 429,466HQC: 422,136含常数项及超势工直(trend)模型：(l-L)y = bO + bl*t + (a-l)*y(-l) + + e 1陪自我相彳系数for e : -0,029lagged differences: F(8, 5) = 5,745 0,0351(a - 1)的估言十值:5,59732检定统直:tau_ct(l) = 1,8305渐暹p值1ADF 检定式(Augmented Dickey-Fuller regression)OLS,使用中之子檬本轮懂|: 1994-2022 (T二16)燮数(Dependent variable): d_Ycoefficientstd. error t-ratio p-valueconst-301