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1、第十章时间序列第1页,本讲稿共77页引例:是真回归还是伪回归?o经典回归分析的做法是:o首先采用普通最小二乘法(OLS)对回归模型进行估计,然后根据可决系数或F检验统计量值的大小来判定变量之间的相依程度,根据回归系数估计值的t统计量对系数的显著性进行判断,最后在回归系数显著不为零的基础上对回归系数估计值给予经济解释。第2页,本讲稿共77页第3页,本讲稿共77页o凭借经验判断,这个模型的设定是好的,应是非常满意的结果。准备将这个计量结果用于经济结构分析和经济预测。o可是有人提出,这个回归结果可能是虚假的!可能只不过是一种“伪回归”!o“要千万小心!”o这里用时间序列数据进行的回归,究竟是真回 归
2、还是伪回归呢?为什么模型、样本、数据、检验结果都很理想,却可能得到“伪回归”的结果呢?第4页,本讲稿共77页o时间序列数据被广泛地运用于计量经济研究。经典时间序列分析和回归分析有许多假定前提,如序列的平稳性、正态性等。o直接将经济变量的时间序列数据用于建模分析,实际上隐含了上述假定,在这些假定成立的条件下,据此而进行的t检验、F检验等才具有较高的可靠度。o越来越多的经验证据表明,经济分析中所涉及的大多数时间序列是非平稳的。第5页,本讲稿共77页o问题:o如果直接将非平稳时间序列当作平稳时间序列来进行分析,会造成什么不良后果;o如何判断一个时间序列是否为平稳序列;o当我们在计量经济分析中涉及到非
3、平稳时间序列时,应作如何处理?第6页,本讲稿共77页o第十章 时间序列计量经济模型o本章主要讨论:o时间序列的基本概念o时间序列平稳性的单位根检验o协整第7页,本讲稿共77页o第一节 时间序列基本概念o本节基本内容:o伪回归问题o随机过程的概念o时间序列的平稳性 第8页,本讲稿共77页一.伪回归问题o传统计量经济学模型的假定条件:序列的平稳性、正态性。o所谓“伪回归”,是指变量间本来不存在相依关系,但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。o20世纪70年代,Grange、Newbold 研究发现,造成“伪回归”的根本原因在于时序序列变量的非平稳性.第9页,本讲稿共77页二二.随机过程随机过程第
4、10页,本讲稿共77页第11页,本讲稿共77页三.时间序列的平稳性o所谓时间序列的平稳性,是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。o直观上,一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。o从理论上,有两种意义的平稳性,一是严格平稳,另一种是弱平稳。第12页,本讲稿共77页第13页,本讲稿共77页第14页,本讲稿共77页o时间序列的非平稳性:o是指时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化,即生成变量时间序列数据的随机过程的特征随时间而变化。o在实际中遇到的时间序列数据很可能是非平稳序列,而平稳性在计量经济建模中又具有重要地位,因此有必要对观测值的时间序列数据进行平稳性检验
5、。第15页,本讲稿共77页o第二节 时间序列平稳性的单位根检验o本节基本内容:o单位根检验o DickeyFuller检验o Augmented DickeyFuller检验第16页,本讲稿共77页一.单位根过程第17页,本讲稿共77页第18页,本讲稿共77页单位根过程o如果一个序列是随机游动过程,则称这个序列是一个“单位根过程”。o为什么称为“单位根过程”?第19页,本讲稿共77页第20页,本讲稿共77页o结论:o随机游动过程是非平稳的。o因此,检验序列的非平稳性就变为检验特征检验序列的非平稳性就变为检验特征方程是否有单位根方程是否有单位根,这就是单位根检验方法的由来。第21页,本讲稿共77
6、页第22页,本讲稿共77页第23页,本讲稿共77页二.Dickey-Fuller检验(DF检验)o大多数经济变量呈现出强烈的趋势特征。这些具有趋势特征的经济变量,当发生经济振荡或冲击后,一般会出现两种情形:o 受到振荡或冲击后,经济变量逐渐又回它们的长期趋势轨迹;o这些经济变量没有回到原有轨迹,而呈现出随机游走的状态。o若我们研究的经济变量遵从一个非平稳过程,一个变量对其他变量的回归可能会导致伪回归结果。这是研究单位根检验的重要意义所在。第24页,本讲稿共77页第25页,本讲稿共77页第26页,本讲稿共77页第27页,本讲稿共77页第28页,本讲稿共77页oDickey、Fuller研究发现,
7、DF检验的临界值同序列的数据生成过程以及回归模型的类型有关,因此他们针对如下三种方程编制了临界值表,后来麦金龙(Mackinnon)把临界值表加以扩充,形成了目前使用广泛的临界值表,在EViews软件中使用的是Mackinnon临界值表。第29页,本讲稿共77页第30页,本讲稿共77页三三.Augmented Dickey-Fuller检验(检验(ADF检验)检验)oDF检验存在的问题是,在检验所设定的模型时,假设随机扰动项不存在自相关。o但大多数的经济数据序列是不能满足此项假设的,当随机扰动项存在自相关时,直接使用DF检验法会出现偏误,为了保证单位根检验的有效性,人们对DF检验进行拓展,从而
8、形成了扩展的DF检验(Augmented Dickey-Fuller Test),简称为ADF检验。第31页,本讲稿共77页第32页,本讲稿共77页第33页,本讲稿共77页根据中国统计年鉴2004,得到我国19782003年的GDP序列,检验其是否为平稳序列。中国19782003年度GDP序列第34页,本讲稿共77页时序图时序图第35页,本讲稿共77页第36页,本讲稿共77页o在1、5、10三个显著性水平下,单位根检验的Mackinnon临界值分别为-4.4167、-3.6219、-3.2474.o显然,上述t检验统计量值大于相应临界值,从而不能拒绝,表明我国19782003年度GDP序列存在
9、单位根,是非平稳序列。第37页,本讲稿共77页o第三节 协整o本节基本内容:o协整的概念o协整检验o误差修正模型第38页,本讲稿共77页一.协整的概念o引例:一个货币需求分析的例子。o依照经典理论,一国或一地区的货币需求量主要取决于规模变量和机会成本变量,即实际收入、价格水平以及利率。以对数形式的计量经济模型将货币需求函数描述出来,形式为:第39页,本讲稿共77页o问题:估计出来的货币需求函数是否揭示了货币需求的长期均衡关系?o(1)如果上述货币需求函数是适当的,那么货币需求对长期均衡关系的偏离将是暂时的,扰动项序列是平稳序列,估计出来的货币需求函数就揭示了货币需求的长期均衡关系。o(2)相反
10、,如果扰动项序列有随机趋势而呈现非平稳现象,那么模型中的误差会逐步积聚,使得货币需求对长期均衡关系的偏离在长时期内不会消失。第40页,本讲稿共77页o上述货币需求模型是否具有实际价值,关键在于扰动项序列是否平稳。o货币供给量、实际收入、价格水平以及利率可能是I(1)序列。一般情况下,多个非平稳序列的线性组合也是非平稳序列。o 如果货币供给量、实际收入、价格水平以及利率的任何线性组合都是非平稳的,那么上述货币需求模型的扰动项序列就不可能是平稳的,从而模型并没有揭示出货币需求的长期稳定关系。第41页,本讲稿共77页o反过来说,如果上述货币需求模型描述了货币需求的长期均衡关系,那么扰动项序列必定是平
11、稳序列,也就是说,非平稳的货币供给量、实际收入、价格水平以及利率四变量之间存在平稳的线性组合。o上述例子向我们揭示了这样一个事实:o“包含非平稳变量的均衡系统,必然意味着这些非平包含非平稳变量的均衡系统,必然意味着这些非平稳变量的某种组合是平稳的稳变量的某种组合是平稳的”o这正是协整理论的思想。第42页,本讲稿共77页o所谓协整,是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳所谓协整,是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。的。o例如,收入与消费,工资与价格,政府支出与税收,出口与进口等,这些经济时间序列一般是非平稳序列,但它们之间却往往存在长期均衡关系。o下面给出协整的严格定义:第43页,本讲稿共
12、77页第44页,本讲稿共77页第45页,本讲稿共77页o协整概念的提出对于用非平稳变量建立经济计量模型,以检验这些变量之间的长期均衡关系非常重要。o(1)如果多个非平稳变量具有协整性,则这些变量可以合成一个平稳序列。这个平稳序列就可以用来描述原变量之间的均衡关系。o(2)当且仅当多个非平稳变量之间具有协整性时,由这些变量建立的回归模型才有意义。所以协整性检验也是区别真实回归与伪回归的有效方法。第46页,本讲稿共77页o(3)具有协整关系的非平稳变量可以用来建立误差修正模型。由于误差修正模型把长期关系和短期动态特征结合在一个模型中,因此既可以克服传统计量经济模型忽视伪回归的问题,又可以克服建立差
13、分模型忽视水平变量信息的弱点。第47页,本讲稿共77页二.协整检验o协整性的检验有两种方法o基于回归残差的协整检验,这种检验也称为单一方程的协整检验;o基于回归系数的完全信息协整检验。JJ检验o这里我们仅考虑单一方程的情形,而且主要介绍两变量协整关系的EG两步法检验。第48页,本讲稿共77页EG两步检验法:第49页,本讲稿共77页第50页,本讲稿共77页o检验et 为非平稳的假设可用两种方法:o一种方法是对残差序列进行DF检验,即对进行单位根检验,其检验方法在前面已介绍,但要注意的是,DF检验和ADF检验使用的临界值应该用Engle-Granger编制的专用临界值表。o另外一种方法是协整回归D
14、W检验第51页,本讲稿共77页第52页,本讲稿共77页oSargan和Bhargava最早编制了用于检验协整的DW临界值表。o下表是观察数为100时,该检验的临界值。例如,当DW0.71时,在1的显著性水平上我们能拒绝原假设H0:DW=0,即拒绝非协整假设。o 检验DW=0的临界值 显著性水平%DW临界值10.51150.386100.322第53页,本讲稿共77页三三.误差修正模型误差修正模型o误差修正模型(Error Correction Model,ECMError Correction Model,ECM,也称误差修正模型)是一种具有特定形式的计量经济模型。o建立误差修正模型一般采用两
15、步,分别建立区分数据长期特征和短期待征长期特征和短期待征的计量经济学模型。o第一步,建立长期关系模型。即通过水平变量和OLS法估计出时间序列变量间的关系。若估计结果形成平稳的残差序列时,那么这些变量间就存在相互协整的关系长期关系模型的变量选择是合理的,回归系数具有经济意义。第54页,本讲稿共77页o第二步,建立误差修正模型。将长期关系模型 各个变量以一阶差分形式重新构造,并将第一步中的残差引入。在一个从一般到特殊的检验过程中,对短期动态关系进行逐项检验,剔除不显著项,直到得到最适当的模型形式。o注意,解释变量引入的短期关系模型的残差,代表着在取得长期均衡的过程中各时点上出现“偏误”的程度,使得
16、第二步可以对这种偏误的短期调整或误差修正机制加以估计。第55页,本讲稿共77页o举例举例:货币需求函数货币需求函数o以建立我国货币需求函数为例,说明误差修正模型的建模过程。o货币需求函数通常在局部调整的结构下加以设定。在这种模型中,当前实际货币需求余额是关于实际货币需求余额滞后值、实际国民收入(通常用GDP表示)和机会成本等变量的回归。那么这种依据交易方程设定的模型可作为长期关系模型。第56页,本讲稿共77页第57页,本讲稿共77页第58页,本讲稿共77页第四节 案例分析o中国城镇居民的生活费支出与可支配收入关系的研究第59页,本讲稿共77页第60页,本讲稿共77页第61页,本讲稿共77页o在
17、EViews中建立中作文档,录入人均可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)序列的数据。o双击人均可支配收入(SR)序列,出现工作文件窗口,在其左上方点击EViews键出现下拉菜单,点击Unit Root Test,出现单位根检验对话框,选择带截距项(intercept),滞后差分项(Lagged differences)选2阶,点击OK,得到估计结果。第62页,本讲稿共77页第63页,本讲稿共77页o从检验结果看,在1、5、10三个显著性水平下,单位根检验的Mackinnon临界值分别为:o-3.5121、-2.8972、-2.5855,ot检验统计量值-0.862611大于相应临界值o从而不
18、能拒绝从而不能拒绝H H0 0,表明人均可支配收入(,表明人均可支配收入(SRSR)序列)序列存在单位根,是非平稳序列。存在单位根,是非平稳序列。第64页,本讲稿共77页o为了得到人均可支配收入(SR)序列的单整阶数,在单位根检验(Unit Root Test)对话框中,指定对一阶差分序列作单位根检验,选择带截距项(intercept),滞后差分项(Lagged differences)选2阶,点击OK,得到估计结果。第65页,本讲稿共77页第66页,本讲稿共77页o从检验结果看,在1、5、10三个显著性水平下,单位根检验的Mackinnon临界值分别:o为-3.5121、-2.8972、-2
19、.5855ot检验统计量值为-8.374339,小于相应临界值,从而拒绝H0,表明人均可支配收入(表明人均可支配收入(SRSR)的差分序列不存)的差分序列不存在单位根,是平稳序列。在单位根,是平稳序列。o即SRSR序列是一阶单整的序列是一阶单整的,SR,SRI I(1 1)。)。第67页,本讲稿共77页o同样,同样,ZCZC序列是一阶单整的序列是一阶单整的,ZC,ZCI I(1 1)。)。o应用E-G两步法检验两序列之间是否具有协整关系。o为了分析可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)之间是否存在协整关系,我们先作两变量之间的回归,然后检验回归残差的平稳性。o以生活费支出(ZC)为被解释变量,
20、可支配收入(SR)为解释变量,用OLS回归方法估计回归模型,结果见表。第68页,本讲稿共77页第69页,本讲稿共77页o为了检验回归残差的平稳性,在工作文档窗口中,点击Genr功能键,命令ut=resid,将上述OLS回归得到的残差序列命名为新序列ut,然后双击ut序列,对ut序列进行单位根检验。o由于残差序列的均值为0,所以选择无截距项、无趋势项的DF检验,模型设定见图,估计结果见表。第70页,本讲稿共77页第71页,本讲稿共77页第72页,本讲稿共77页o在5的显著性水平下:o t检验统计量值为-7.430111,大于相应临界值,从而拒绝,表明残差序列不存在单位根,是平稳序列,说说明可支配收入(明可支配收入(SRSR)和生活费支出()和生活费支出(ZCZC)之间存)之间存在协整关系。在协整关系。o可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)之间存在协整,表明两者之间有长期均衡关系。但从短期来看,可能会出现失衡,为了增强模型的精度,可以把协整回归式中的误差项et看作均衡误差,通过建立误差修正模型把生活费支出的短期行为与长期变化联系起来。第73页,本讲稿共77页第74页,本讲稿共77页第75页,本讲稿共77页第76页,本讲稿共77页77第77页,本讲稿共77页