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1、实例时间序列问题实例时间序列问题 一、中国居民人均消费模型一、中国居民人均消费模型 例例2.5.1 考察中国居民收入与消费支出的关系。GDPP：人均国内生产总值人均国内生产总值（1990年不变价）CONSP：人均居民消费人均居民消费（以居民消费价格指数（1990=100）缩减）。第1页/共8页 该两组数据是19782000年的时时间间序序列列数数据据（time series data）；1、建立模型、建立模型 拟建立如下一元回归模型 采用Eviews软件软件进行回归分析的结果见下表 前述收入收入-消费支出例消费支出例中的数据是截面数据截面数据（cross-sectional data）。第2页
2、/共8页一般可写出如下回归分析结果：(13.51)(53.47)R2=0.9927 F=2859.23 DW=0.5503 第3页/共8页 2、模型检验、模型检验 R2=0.9927T值：C：13.51，GDPP：53.47 临界值:t0.05/2(21)=2.08斜率项：00.38621，符合绝对收入假说3、预测、预测 2001 年：GDPP=4033.1（元）（90年不变价）点估计：CONSP2001=201.107+0.38624033.1=1758.7（元）2001年实测实测的CONSP（1990 年价）:1782.2 元，相对误差相对误差:-1.32%。第4页/共8页2001 年人均
3、居民消费的预测区间预测区间 人均GDP的样本均值样本均值与样本方差样本方差：E(GDPP)=1823.5 Var(GDPP)=982.042=964410.4 在95%的置信度下，E(CONSP2001)的预测区间的预测区间为：=1758.740.13或：（1718.6,1798.8）同样地，在95%的置信度下，CONSP2001的预测区间的预测区间为：=1758.786.57或 （1672.1,1845.3）第5页/共8页 二、时间序列问题二、时间序列问题二、时间序列问题二、时间序列问题 上述实例表明，时间序列完全可以进行类似上述实例表明，时间序列完全可以进行类似于截面数据的回归分析。于截面
4、数据的回归分析。然而，在时间序列回归分析中，有两个需注然而，在时间序列回归分析中，有两个需注意的问题：意的问题：第一，关于抽样分布的理解问题。第一，关于抽样分布的理解问题。第一，关于抽样分布的理解问题。第一，关于抽样分布的理解问题。能把表能把表2.5.12.5.1中的数据理解为是从某个总中的数据理解为是从某个总体中抽出的一个样本吗？体中抽出的一个样本吗？第6页/共8页 可决系数R2，考察被解释变量Y的变化中可由解释变量X的变化“解释解释”的部分。这里“解释解释”能否换为“引起引起”?第二，关于第二，关于“伪回归问题伪回归问题”（spurious spurious regression problemregression problem）。）。在现实经济问题中，对时间序列数据作回归，即使两个变量间没有任何的实际联系，也往往会得到较高的可决系数，尤其对于具有相同变化趋势具有相同变化趋势（同时上升或下降）的变量（同时上升或下降）的变量，更是如此。这种现象被称为“伪回归伪回归”或“虚假回归虚假回归”。第7页/共8页