時(shí)間序列、動(dòng)態(tài)計(jì)量和非平穩(wěn)性-全文預(yù)覽
【正文】 K a????? ? ?? ? ?21 考伊克方法 ? 可以彌補(bǔ)阿爾蒙多項(xiàng)式法不足。 17 ? 設(shè)一個(gè)有限分布滯后模型為： 阿爾蒙認(rèn)為可以用如下的 i多項(xiàng)式模擬 的變化： 當(dāng)通過對(duì)具體問題滯后效應(yīng)的分析，初步判斷滯后效應(yīng)變化模式符合上述情況之一時(shí)，可以選定相應(yīng)的 m和滯后參數(shù)多項(xiàng)式。這些困難的解決方法包括： 現(xiàn)式估計(jì)法 —— 適用滯后長(zhǎng)度不確定的分布滯后模型。 ? 掌握這些滯后效應(yīng)對(duì)準(zhǔn)確把握經(jīng)濟(jì)中的動(dòng)態(tài)關(guān)系，避免預(yù)測(cè)和決策偏差非常重要。 ? Box和 Jenkins認(rèn)為時(shí)間序列的本質(zhì)特征就是相鄰觀測(cè)值的依賴性，時(shí)間序列分析就是對(duì)這種依賴性進(jìn)行分析的技巧。 9 （二）現(xiàn)代時(shí)間序列分析方法 頻譜分析 /譜分析 /頻域分析 ? 頻譜分析認(rèn)為任何時(shí)間序列都能分解成一系列不同頻率，或者說不同波長(zhǎng)周期波動(dòng)的疊加，可以通過波形分解掌握時(shí)間序列變量的變化規(guī)律。 7 二、時(shí)間序列數(shù)據(jù)計(jì)量分析方法 （一）傳統(tǒng)時(shí)間序列計(jì)量分析方法 趨勢(shì)回歸和統(tǒng)計(jì)平滑處理 時(shí)間趨勢(shì)回歸 ： ? 把時(shí)間作為解釋變量，把經(jīng)濟(jì)規(guī)律當(dāng)作時(shí)間序列與時(shí)間之間的因果關(guān)系，進(jìn)行線性非線性回歸分析 ； ? 對(duì)兩個(gè)時(shí)間序列變量之間的回歸進(jìn)行分析，意味著預(yù)測(cè)序列的趨勢(shì)性與另一時(shí)間序列的趨勢(shì)相關(guān)。 6 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)間順序性決定了它們可以反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)動(dòng)的周期性和季節(jié)性。1 2 時(shí)間序列、動(dòng)態(tài)計(jì)量 和非平穩(wěn)性 3 本章介紹時(shí)間序列數(shù)據(jù)的性質(zhì)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)計(jì)量分析的基本原理，動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的自回歸分布滯后模型和因果性檢驗(yàn)，時(shí)間序列回歸中的偽回歸和單位根檢驗(yàn)，以及單積、協(xié)積和誤差修正模型。 ? 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的性質(zhì)和特征： 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)間順序性決定了它們可以反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的趨勢(shì)性。 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)間順序性，與時(shí)間之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，決定了時(shí)間序列數(shù)據(jù)與隨機(jī)過程之間不可分割的聯(lián)系。這些模型研究的主要是經(jīng)濟(jì)關(guān)系的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)規(guī)律，因此也稱 “ 動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析 ” 或 “ 動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) ” 。 ? 典型的時(shí)域分析方法是由博克斯（ Box）和Jenkins提出的 ARMA模型分析，也稱為 BJ方法論。 ? 滯后效應(yīng)可以通過滯后期長(zhǎng)度、短期效應(yīng)、中期相應(yīng)、半效應(yīng)長(zhǎng)度等進(jìn)行衡量。 tKtKtttt IcIcIcIccC ???????? ???? 1231210 ?14 ? 分布滯后模型可以分為 —— “ 無(wú)限分布滯后模型 ” ： —— “ 有限分布滯后模型 ” ： ttttt XXXY ????? ?????? ?? ?22110
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