時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 ｛ ｝為一隨機(jī)過程， 為任意實(shí)數(shù)，若聯(lián)合分布函數(shù)滿足：則稱｛ ｝為嚴(yán)格平穩(wěn)過程，它的分布結(jié)構(gòu)不隨時(shí)間推移而變化。隨機(jī)游動(dòng)過程的方差為： 當(dāng) 時(shí)，序列的方差趨于無(wú)窮大，說(shuō)明隨機(jī)游動(dòng)過程是非平穩(wěn)的。 一般地，如果序列經(jīng)過 次差分后平穩(wěn)，而 次差分卻不平穩(wěn)，那么稱為 階單整序列，記為 , 稱為整形階數(shù)。所以傳統(tǒng)的 t檢驗(yàn)法失效。但大多數(shù)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)序列是不能滿足此項(xiàng)假設(shè)的，當(dāng)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在自相關(guān)時(shí)，直接使用 DF檢驗(yàn)法會(huì)出現(xiàn)偏誤，為了保證單位根檢驗(yàn)的有效性，人們對(duì) DF檢驗(yàn)進(jìn)行拓展，從而形成了擴(kuò)展的 DF檢驗(yàn) (Augmented DickeyFuller Test)，簡(jiǎn)稱為 ADF檢驗(yàn)。以對(duì)數(shù)形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型將貨幣需求函數(shù)描述出來(lái)，形式為：其中， 為貨幣需求， 為價(jià)格水平， 為實(shí)際收入總額， 為利率， 為擾動(dòng)項(xiàng)， 為模型參數(shù) 。 上述例子向我們揭示了這樣一個(gè)事實(shí)：“ 包含非平穩(wěn)變量的均衡系統(tǒng)，必然意味著這些非平穩(wěn)變量的某種組合是平穩(wěn)的 ”這正是協(xié)整理論的思想。這種（ 1， 1）階協(xié)整關(guān)系在經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析中較為常見。由于誤差修正模型把長(zhǎng)期關(guān)系和短期動(dòng)態(tài)特征結(jié)合在一個(gè)模型中，因此既可以克服傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型忽視偽回歸的問題，又可以克服建立差分模型忽視水平變量信息的弱點(diǎn)。Econometrics具體做法： 用協(xié)整回歸所得的殘差構(gòu)造 DW 統(tǒng)計(jì)量： 若 是隨機(jī)游動(dòng)的，則 的數(shù)學(xué)期望為 0，故 DW 也應(yīng)接近于 0。即通過水平變量和OLS法估計(jì)出時(shí)間序列變量間的關(guān)系。在這種模型中，當(dāng)前實(shí)際貨幣需求余額是關(guān)于實(shí)際貨幣需求余額滯后值、實(shí)際國(guó)民收入 (通常用 GDP表示 )和機(jī)會(huì)成本等變量的回歸。Econometrics 第四節(jié) 案例分析中國(guó)城鎮(zhèn)居民的生活費(fèi)支出與可支 配收入關(guān)系的研究表 （ ）和生活費(fèi)支出（ ）的調(diào)整序列。以生活費(fèi)支出（ ）為被解釋變量，可支配收入（ ）為解釋變量，用 OLS回歸方法估計(jì)回歸模型，結(jié)果見表 。如果直接將時(shí)間序列作回歸分析，則可能造成 “ 偽回歸 ” ，造成 “ 偽回歸 ” 的根本原因在于時(shí)序序列變量的非平穩(wěn)性。Econometrics 是平穩(wěn)的。 五月 21五月 2107:53:0207:53:02May 13, 20231他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國(guó)見青山。 五月 2107:53:0207:53May2113May211世間成事，不求其絕對(duì)圓滿，留一份不足，可得無(wú)限完美。 五月 21五月 21Thursday, May 13, 2023閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023/5/13 7:53:0207:53:0213 May 20231一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 。 2023/5/13 7:53:0207:53:0213 May 20231做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 五月 21五月 21Thursday, May 13, 2023雨中黃葉樹，燈下白頭人。Econometrics?？芍涫杖耄? ）和生活費(fèi)支出（ ）之間存在協(xié)整，表明兩者之間有長(zhǎng)期均衡關(guān)系。Econometrics為了得到人均可支配收入（ ）序列的單整階數(shù)，在單位根檢驗(yàn)（ Unit Root Test）對(duì)話框（圖）中，指定對(duì)一階差分序列作單位根檢驗(yàn)，選擇帶截距項(xiàng)（ intercept），滯后差分項(xiàng)（ Lagged differences）選 2階，點(diǎn)擊 OK，得到估計(jì)結(jié)果，見表 。 其一般形式為：Econometrics第二階段誤差修正方程的一般形式是： 其中， ＝長(zhǎng)期關(guān)系模型中的殘差。在一個(gè)從一般到特殊的檢驗(yàn)過程中，對(duì)短期動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行逐項(xiàng)檢驗(yàn)，剔除不顯著項(xiàng)，直到得到最適當(dāng)?shù)哪Ｐ托问健＠?，?dāng) DW ＝ ，在 1％的顯著性水平上我們能拒絕，即拒絕非協(xié)整假設(shè)。若 為平穩(wěn)的，則 與 是協(xié)整的，反之則不是協(xié)整的。這個(gè)平穩(wěn)序列就可以用來(lái)描述原變量之間的均衡關(guān)系。Econometrics一般的 ，設(shè)有 個(gè)序列 用 表示由此 個(gè)序列構(gòu)成的 維向量序列，如果： (1)每一個(gè)序列 都是 階單整序列，即 。 貨幣供給量、實(shí)際收入、價(jià)格水平以及利率可能是 I(1)序列。 表 中國(guó) 1978—2023 年度 GDP序列例 Econometrics 時(shí)序圖見圖 Econometrics由 GDP時(shí)序圖可以看出，該序列可能存在趨勢(shì)項(xiàng)，因此選擇 ADF檢驗(yàn)的第三種模型進(jìn)行檢驗(yàn)。在進(jìn)行 DF檢驗(yàn)時(shí)，比較t統(tǒng)計(jì)量值與 DF檢驗(yàn)臨界值，就可在某個(gè)顯著性水平上拒絕或接受原假設(shè)。若我們研究的經(jīng)濟(jì)變量遵從一個(gè)非平穩(wěn)過程，一個(gè)變量對(duì)其他變量的回歸可能會(huì)導(dǎo)致偽回歸結(jié)果。 Econometrics結(jié)論 :隨機(jī)游動(dòng)過程是非平穩(wěn)的。Econometrics時(shí)間序列的非平穩(wěn)性是指時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)規(guī)律隨著時(shí)間的位移而發(fā)生變化，即生成變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)的隨機(jī)過程的特征隨時(shí)間而變化。Econometrics三、時(shí)間序列的平穩(wěn)性所謂時(shí)間序列的平穩(wěn)性，是指時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)規(guī)律不會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化。 所謂 “偽回歸 ”，是指變量間本來(lái)不存在相依關(guān)系，但回歸結(jié)果卻得出存在相依關(guān)系的錯(cuò)誤結(jié)論。 Econometrics為了分析某國(guó)的個(gè)
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