【正文】 為了分析某國的個人可支配總收入 與個人消費總支出 的關系，用 OLS法作 關于 的線性回歸，得到如下結果： 174 .44 672ttEI??2 41 D W 2R ??t ? () ( )E IIE從回歸結果來看 ， 非常高 ， 個人可支配總收入 的回歸系數(shù) t統(tǒng)計量也非常大 ， 邊際消費傾向符合經(jīng)濟假設 。 憑借經(jīng)驗判斷 ， 這個模型的設定是好的 ， 應是非常滿意的結果 。直接將經(jīng)濟變量的時間序列數(shù)據(jù)用于建模分析，實際上隱含了上述假定，在這些假定成立的條件下，據(jù)此而進行的 t檢驗、 F檢驗等才具有較高的可靠度。 20世紀 70年代， Grange、 Newbold 研究發(fā)現(xiàn)，造成“偽回歸”的根本原因在于時序序列變量的非平穩(wěn)性 二、隨機過程 有些隨機現(xiàn)象，要認識它必須研究其發(fā)展變化過程，隨機現(xiàn)象的動態(tài)變化過程就是隨機過程。 若 為一區(qū)間，則｛ ｝為一連續(xù)型隨機過程。 直觀上，一個平穩(wěn)的時間序列可以看作一條圍繞其均值上下波動的曲線。 tY ? ? ? ?11211nt t t t + h t + hnnnY ,Y ,.. ., Y Y ,.. ., YF y , ..., y F y , ..., y?t n,htY弱平穩(wěn) 是指隨機過程 { }的期望、方差和協(xié)方差不隨時間推移而變化。 在實際中遇到的時間序列數(shù)據(jù)很可能是非平穩(wěn)序列，而平穩(wěn)性在計量經(jīng)濟建模中又具有重要地位，因此有必要對觀測值的時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。 1??1 2 11 2 12V a r ( ) V a r ( )V a r ( ) V a r ( ) t t tt t tttYY εY ε εε ε ... ε εt σ??? ? ?? ? ? ? ??t ??tY = Y ε? ?1tt2? 單位根過程 如果一個序列是隨機游動過程，則稱這個序列是一個“單位根過程”。 因此 ， 檢驗序列的非平穩(wěn)性就變?yōu)闄z驗特征方程是否有單位根 ， 這就是單位根檢驗方法的由來 。 特別地 ， 若序列 本身是平穩(wěn)的 ,則稱序列為零階單整序列 ， 記為 。這是研究單位根檢驗的重要意義所在。 但可以證明，上述統(tǒng)計量的極限分布存在，一般稱其為 DickeyFuller分布。 在實際應用中，可按如下檢驗步驟進行： (1) 根據(jù)觀察數(shù)據(jù)，用 OLS法估計一階自回歸模型，得到回歸系數(shù)的 OLS估計： 1t t tYY ε???121? tttyyy? ??? ??(2) 提出假設 檢驗用統(tǒng)計量為常規(guī) t統(tǒng)計量， (3) 計算在原假設成立的條件下 t統(tǒng)計量值，查 DF檢驗臨界值表得臨界值，然后將 t統(tǒng)計量值與 DF檢驗臨界值比較： 若 t統(tǒng)計量值小于 DF檢驗臨界值，則拒絕原假設，說明序列不存在單位根； 若 t統(tǒng)計量值大于或等于 DF檢驗臨界值，則接受原假設，說明序列存在單位根。 三、 Augmented DickeyFuller檢驗（ ADF檢驗） 假設基本模型為如下三種類型： 模型 I： 模型 Ⅱ ： 模型 Ⅲ ： 其中 為隨機擾動項，它可以是一個一般的平穩(wěn)過程。估計結果如下： t tttG D P 156 1 355 .62 883 G D P 6 G D P 038 2 G D Pt?? ? ?? ? ? 在原假設下，單位根的 t檢驗統(tǒng)計量的值為 在 1％、 5％、 10％三個顯著性水平下，單位根檢驗的 Mackinnon臨界值分別為 、 、 ，顯然，上述 t檢驗統(tǒng)計量值大于相應臨界值，從而不能拒絕，表明我國1978—— 2023年度 GDP序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列。 r 0 1 2 3l n l n l nt t t t tM P Y r u? ? ? ?? ? ? ? ?MPYu ?問題： 估計出來的貨幣需求函數(shù)是否揭示了貨幣需求的長期均衡關系？ （ 1）如果上述貨幣需求函數(shù)是適當?shù)模敲簇泿判枨髮﹂L期均衡關系的偏離將是暫時的，擾動項序列是平穩(wěn)序列，估計出來的貨幣需求函數(shù)就揭示了貨幣需求的長期均衡關系。一般情況下，多個非平穩(wěn)序列的線性組合也是非平穩(wěn)序列。 所謂協(xié)整 ， 是指多個非平穩(wěn)變量的某種線性組合是平穩(wěn)的 。 ( 2)k ?? ? ? ? ? ?12, , , ,t t k ty y y12( , , , )t t t k tY y y y ??? ? ? ? ? ?12, , ,t t k ty y y???I( )jtyd?dk k(2)存在非零向量 ，使得 為 ( )階單整序列，即 。例如，假設變量 與變量 之間為（ 1， 1）階協(xié)整關系，協(xié)整向量為 ， 則這種協(xié)整關系可表示為： 組合變量 就為 I(0)過程。 （ 2） 當且僅當多個非平穩(wěn)變量之間具有協(xié)整性時，由這些變量建立的回歸模型才有意義。 二、協(xié)整檢驗 協(xié)整性的檢驗有兩種方法 ?基于回歸殘差的協(xié)整檢驗，這種檢驗也稱為單一方程的協(xié)整檢驗； ?基于回歸系數(shù)的完全信息協(xié)整檢驗。因為若 與 不是協(xié)整的，則它們的任一線性組合都是非平穩(wěn)的．因此殘差將是非平穩(wěn)。因此，只需檢驗 是否成立，若成立，為 隨機游走， 與 間不存在協(xié)整，反之則存在協(xié)整。 表 檢驗 DW=0的臨界值 顯著性水平 % DW臨界值 1 5 10 誤差修正模型 (ECM，也稱誤差修正模型 )是一種具有特定形式的計量經(jīng)濟模型。若估計結果形成平穩(wěn)的殘差序列時，那么這些變量間就存在相互協(xié)整的關系．長期關系模型的變量選擇是合理的，回歸系數(shù)具有經(jīng)濟意義。 注意，解釋變量引入的短期關系模型的殘差，代表著在取得長期均衡的過程中各時點上出現(xiàn)“偏誤”的程度，使得第二步可以對這種偏誤的短期調(diào)整或誤差修正機制加以估計。那么這種依據(jù)交易方程設定的模型可作為長期關系模型。 在具體建模中，首先要對長期關系模型的設定是否合理進行單位根檢驗，以保證 為平穩(wěn)序列?，F(xiàn)用 EG兩步法考察它們之間是否存在協(xié)整關系 SRZC在 EViews中建立中作文檔，錄入人均可支配收入（