時(shí)間序列分析初步課件-文庫(kù)吧
2025-02-21 11:22 本頁(yè)面
【正文】 pmmptpmmtmmtmmttpmtpmptpmtmttuYaYaYaYaYuYaYaYaYaY????????????????????)()(c＝)()(c＝11111111m111111111111111???????7 例子： GDP與進(jìn)出口總額的關(guān)系 ?1978年 2023年 ?滯后 3期 2312312213113111lglglgtjjtjjjtjttjjtjjjtjtultr ad edpcltr ad eultr ad edpcdp????????????????????????8 在 Eviews統(tǒng)計(jì)軟件的應(yīng)用 ?在主菜單中選擇 Quick/Estimate VAR ?或者在主窗口命令行輸入 var ?在變量滯后區(qū)間（ lag intervals）中給出每個(gè)內(nèi)生變量的滯后階數(shù) 9 10 11 格蘭杰（ Granger）因果檢驗(yàn) 12 格蘭杰檢驗(yàn)的理念 ?問(wèn)：兩個(gè)變量之間在時(shí)間上有先導(dǎo)－滯后關(guān)系，我們能不能從統(tǒng)計(jì)上偵破其因果導(dǎo)向呢？ 13 格蘭杰檢驗(yàn)的回歸方程 tmjjtjmiitittnjjtjniitituYXXuYXY211111??????????????????????其中 u1t與 u2t是不相關(guān)的。 14 兩個(gè)變量之間的四種關(guān)系 ?從 X到 Y的單向因果關(guān)系 （ α不全為 0； δ全為 0）； ?從 Y到 X的單向因果關(guān)系 （ δ 不全為 0； α全為 0）； ?X與 Y之間存在雙向的因果關(guān)系； ?X與 Y兩個(gè)變量是獨(dú)立的，不存在因果關(guān)系。 15 格蘭杰檢驗(yàn)中存在的問(wèn)題 ?因果方向和所含滯后項(xiàng)的個(gè)數(shù)可能有重要的關(guān)系！??！ ?戴維斯和麥金農(nóng)的建議：滯后期數(shù)寧多無(wú)少！ 16 例子： GDP與進(jìn)出口之間的因果關(guān)系 ?檢驗(yàn) GDP與進(jìn)出口之間誰(shuí)是因？誰(shuí)是果？ 17 在 Eviews統(tǒng)計(jì)軟件的應(yīng)用 1. 選擇兩個(gè)變量，如 lgdp和 ltrade以 group的形式打開(kāi)： open/as group 2. 在 view菜單中主菜單中選擇格蘭杰檢驗(yàn)：view/Granger Causality 3. 選擇滯后期，稍大一些 18 檢驗(yàn)結(jié)果 結(jié)論： GDP是進(jìn)出口總額的原因 19 單位根檢驗(yàn) 20 謬誤回歸 ? 謬誤回歸（ Spurious regression） ? 當(dāng)用一個(gè)時(shí)間序列對(duì)另一個(gè)時(shí)間序列做回歸時(shí)，雖然兩者之間并無(wú)任何意義的關(guān)系，但是常常會(huì)得到一個(gè)很高的 R2值。這只是因?yàn)閮蓚€(gè)時(shí)間變量都顯示出強(qiáng)勁的趨勢(shì)，而不是由于兩者之間的真實(shí)關(guān)系。這樣的回歸結(jié)果就是謬誤的。 ? 如果時(shí)間序列是 非平穩(wěn)的 ，就有可能出現(xiàn)謬誤回歸。 ? 如果時(shí)間序列是 平穩(wěn)的 ，那么是可以用 OLS做回歸的。 ? 問(wèn)：什么是平穩(wěn)的？ 21 隨機(jī)過(guò)程 ?任何時(shí)間序列數(shù)據(jù)都可以把它看作由一個(gè)隨機(jī)過(guò)程（ stochastic or random process）產(chǎn)生的結(jié)果。 ?一個(gè)具體的數(shù)據(jù)集可視為隨機(jī)過(guò)程的一個(gè)（特殊的）實(shí)現(xiàn)（ realization）（也就是一個(gè)樣本）。 ?隨機(jī)過(guò)程和它的一個(gè)實(shí)現(xiàn)之間的區(qū)別可類(lèi)比于橫截面數(shù)據(jù)中總體和樣本之間的區(qū)別。 22 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程 (stationary stochastic process) ?如果一個(gè)隨機(jī)時(shí)間序列 Yt滿足以下性質(zhì)，則Yt是平穩(wěn)的（弱平穩(wěn)）： ?均值： E(Yt) = ? (常數(shù) ) ?方差： var(Yt) = ?2
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