經(jīng)濟(jì)預(yù)測與決策單方程回歸模型(編輯修改稿)
2024-10-05 12:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 歸模型表面上看回歸結(jié)果很好，但進(jìn)一步研究就值得懷疑 . 這種回歸稱為偽回歸 . 偽回歸主要表現(xiàn)為 （ d）較低 . 格蘭杰認(rèn)為： 若 , 則很可能存在偽回歸現(xiàn)象 . 如果以一個非平穩(wěn)時間序列擬合另一個非平穩(wěn)時間序列，就會產(chǎn)生偽回歸現(xiàn)象 . 2Rd?單位根檢驗（平穩(wěn)性檢驗） 設(shè) Yt 為一隨機(jī)時間序列，估計方程 其中 △ 為一階差分算子， t 為趨勢變量 提出零假設(shè) H0 : A3=0 （ Yt 是非平穩(wěn)的） 用 τ檢驗可檢驗 H0，該方法由 DiskeyFuller提出，其臨界值表根據(jù)蒙特卡洛模擬得到 1 2 3 1t t tY A A t A Y u?? ? ? ? ?協(xié)整時間序列： 如果兩個非平穩(wěn)的時間序列之間存在一種（長期）穩(wěn)定或均衡的關(guān)系，就稱時間序列是協(xié)整的，換言之，如果兩個非平衡時間序列的線性組合是平穩(wěn)的，則這兩個時間序列是協(xié)整的，例：酒鬼和他的愛犬：酒鬼漫無目的徘徊，他的愛犬也嬉戲徘徊，但小狗從來沒有離開過主人 . 所以說他們的漫步是協(xié)整的。 在處理時間序列數(shù)據(jù)時，必須確保每個時間序列是平穩(wěn)的，或者它是協(xié)整的，否則就可能陷入偽回歸。 隨機(jī)游走模型（布朗運(yùn)動） 從而 ，
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