【正文】 趨勢時間序列 “ 一起漂移 ” ， 或者說 “ 同步 ” ， 則可能沒有偽回歸的問題 ， 因而取決于 t檢驗和 F檢驗的推斷也沒有問題 。 格蘭杰（ Granger）和鈕博爾德（ Newbold）在 1974年發(fā)表的論文“ Spurious Regression in Econometrics” 中對此進行了深入研究。 實踐中可根據數據的頻率和樣本的規(guī)模來選擇 p。 ?tC?tC 兩種情況下 ， tδ 值分別為 ， 二者分別小于表 下的 τ μ 值和 τ T值 。 盡管三種方程的 τ 臨界值有所不同 ，但有關時間序列平穩(wěn)性的檢驗依賴的是 Xt1的系數 δ ，而與 α 、 β 無關 。 這些臨界值如表 。 這樣一來 ， 就將對非平穩(wěn)性的檢驗轉化為對單位根的檢驗 ， 這就是單位根檢驗方法的由來 。 單位根方法是目前最常用的方法 ， 因此本節(jié)中 ， 我們僅介紹單位根方法 。 三 ． 單整的時間序列 （ Integrated series） 從 （ ） 可知 ， 隨機漫步序列的一階差分序列 ΔXt = Xt－ Xt1是平穩(wěn)序列 ?？墒?，若將（ ）式 Xt = Xt－ 1+εt寫成一階差分形式： ΔXt=εt （ ) 這個一階差分新變量 ΔXt是平穩(wěn)的，因為它就等于白燥聲 εt，而后者是平穩(wěn)時間序列。 只要這三個條件不全滿足 ， 則該時間序列是非平穩(wěn)的 。 誤差修正模型 一般說來，協(xié)整分析是用于非平穩(wěn)變量組成的關系式中長期均衡參數估計的技術。第七章 時間序列分析 (Time Series Analysis) 第一節(jié) 時間序列分析的基本概念 經濟分析通常假定所研究的經濟理論中涉及的變量之間存在著長期均衡關系 。如果這些長時間內的線性關系不成立，則對應的變量被稱為是“非協(xié)整的” 。一般來說 ， 如果一個時間序列的均值和方差在任何時間保持恒定 ， 并且兩個時期 t和 t+k之間的協(xié)方差僅依賴于兩時期之間的距離 （ 間隔或滯后 ） k， 而與計算這些協(xié)方差的實際時期 t無關 ， 則該時間序列是平穩(wěn)的 。 為求 Xt的方差 ， 對 （ ） 式進行一系列置換： Xt = Xt－ 1+εt = Xt－ 2+εt1+εt = Xt－ 3+εt2+εt1+εt =…… = X0+ε1+ε2+…… +εt = X0+∑εt 其中 X0是 Xt的初始值 ， 可假定為任何常數或取初值為 0， 則 2110 )()()(???tV arXV arXV arttttttt???? ???? 這表明 Xt的方差隨時間而增大，平穩(wěn)性的第二個條件（ ）不滿足，因此，隨機漫步時間序列是非平穩(wěn)時間序列。 可以證明，如果特征方程 1－ θ1L－ θ2L2－ θ3L3－ …… － θqLq = 0 （ ） 的所有根的絕對值均大于 1，則此過程（ ）是平穩(wěn)的，否則為非平穩(wěn)過程。 前者使用自相關函數 (Autocorrelation function)，后者使用單位根 (Unit roots)。 換句話說 ， 單位根是表示非平穩(wěn)性的另一方式 。 Φ? 1tS ????? ?tS??????ΦS ??S?? ??Φ?()S S e? ?? ?()S Se??? ?二 ． DickeyFuller檢驗 （ DF檢驗 ） 迪奇 （ Dickey） 和福勒 （ Fuller） 以蒙特卡羅模擬為基礎 ， 編制了 （ ） 中 tδ統(tǒng)計量的臨界值表 ， 表中所列已非傳統(tǒng)的 t統(tǒng)計值 ， 他們稱之為 η統(tǒng)計值 。 這些臨界值亦列在表 。 做類似于上面的回歸 ， 得到如下結果： (3) △ 2 = △ Ct1 R2= (t:) () () DW= (4) △ 2 =△ Ct1 R2= (t:) () () () DW= 其中 △ 2Ct=△ Ct△ Ct1。 一般做法是包括盡可能多的 的滯后項 ， 當然也不能太多 ， 因為會影響自由度 。結果是，OLS估計量不是一致估計量，相應的常規(guī)推斷程序不正確?？墒?，使用變量為差分形式的關系式更適合描述所研究的經濟現象的短期狀態(tài)或非均衡狀態(tài)，而不是其長期或均衡狀態(tài)，描述所研究經濟現象的長期或均衡狀態(tài)應采用變量本身 。 1t t tCY????協(xié)整的定義 如果兩時間序列 Yt～ I(d)， Xt～ I(d)，并且這兩個時間序列的線性組合 a1Yt+a2Xt 是 (db)階單整的，即 a1Yt+a2Xt～ I(db)（ d≥b≥0），則 Yt 和Xt被稱為是（ d, b）階協(xié)整的。 對長期均衡的偏離 ， 稱為 “ 均衡誤差 ” ， 記為 εt： εt = Yt－ β0－ β1Xt 若長期均衡存在 ， 則均衡誤差應當圍繞均衡值 0波動 。 步驟 2. 若兩變量是同階單整的 ， 如 I(1） ， 則用 OLS法估計長期均衡方程 （ 稱為協(xié)整回歸 ） ： Yt=β0+β1Xt+εt 并保存殘差 et， 作為均衡誤差 εt的估計值 。 第一步：求出兩變量的單整的階私人消費變量：△?tC = 0. 01091 Ct 1 () (t:)( 5 . 138) (1. 339 ) R2=0. 052 DW=1. 765△2?tC = Δ Ct 1 ( 3 ) (t:) ( ) ( ) R2=0. 425 DW=1. 967個人可支配收入變量：△?tY = 0. 02479Yt 1 ( 4 )(t:) ( ) (1. 387 ) R2=0. 055 DW= △2?tY = Δ Yt 1 () (t:) ( ) ( ) R2=0. 551 DW= 由表 73中可見 ， Ct和 Yt都是非平穩(wěn)的 ， 而 Δ Ct和 Δ Yt都是平穩(wěn)的 。 按照此定理 ， 如果兩變量 Yt和 Xt是協(xié)整的 ， 則它們之間存在長期均衡關系 。 Engle 和 Granger建議采用下述兩步方法估計方程(): 第一步：估計協(xié)整回歸方程 Yt=β0+β1Xt+εt 得到協(xié)整向量的一致估計值 （ 1， － ， － ） ， 用它得出均衡誤差 εt的估計值 et= Yt－ － Xt 第二步：用 OLS法估計下面的方程 ΔYt = 滯后的 （ ΔYt, ΔXt） +λet1+vt （ ） ?0??1??1??0?例 估計某國私人消費和個人可支配收入之間的誤差修正模型 。 14:59:5214:59:5214:59Friday, February 3, 2023 1乍見翻疑夢，相悲各問年。 :59:5214:59Feb233Feb23 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 14:59:5214:59:5214:592/3/2023 2:59:52 PM 1越是沒有本領的就越加自命不凡。 下午 2時 59分 52秒 下午 2時 59分 14:59: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blanditut cursus. 感謝您的下載觀看 專家告訴