基于ecm模型的貨幣供給量與通貨膨脹關系研究原創(chuàng)論文(編輯修改稿)
2025-02-12 12:23 本頁面
【文章內容簡介】 進行單位根檢驗，以判斷各序列的平穩(wěn)性。檢驗序列平穩(wěn)性的方法比較多，但最為常用的是Augmented DickeyFuller(ADF)和PhillipsPerson(PP)單位根檢驗法。PP檢驗原理類似于ADF檢驗，不過PP檢驗法對殘差的異方差性和自相關性不敏感[13]。對GM0、GMGM2和GP的序列進行數據生成過程研究可以得知，應采用沒有趨勢成分和常數項的單位根檢驗方法。，其中檢驗過程中滯后階數的確定采用赤池信息準則(AIC)，可得表1的檢驗結果。表1 各序列的單位根檢驗結果Table 1 Unit Root Test on Each Series 變量 ADF檢驗值 臨界值 PP檢驗值 臨界值GM0 [***] [**]GM1 [***] [***]GM2 [*] [***]GP [*] [*]△GM0 [*] [*]△GM1 [*] [*]△GM2 [*] [*]△GP [*] [*]注：△為差分算子；*為1％顯著性水平下的Mackinnon臨界值；**為5％顯著性水平下的Mackinnon臨界值；***為10％顯著性水平下的Mackinnon臨界值。資料來源：，作者整理。表1的檢驗結果表明，用ADF單位根檢驗方法，GM0和GM1在10％的顯著性水平無法拒絕單位根過程，GM2和GP在1％的顯著性水平無法拒絕單位根過程；用PP單位根檢驗方法，GM0在5％的顯著性水平下無法拒絕單位根過程，GM1和GM2在10％的顯著性水平下無法拒絕單位根過程，GP在1％的顯著性水平下無法拒絕單位根過程，但這些變量的一階差分序列都是平穩(wěn)的，并且都是在1％的顯著性水平下拒絕單位根過程。綜合來看，這些變量都是一階差分序列?！ ?. 2 協整分析如果涉及到的變量都是一階差分平穩(wěn)的，且這些變量的某種線性組合是平穩(wěn)的，則稱這些變量之間存在協整關系，它反映了所研究變量之間存在的一種長期穩(wěn)定的均衡關系。普遍使用的兩變量協整檢驗的方法是Engle和Granger提出的兩階段回歸分析法[14]。首先用最小二乘法估計長期貨幣供給量的增長率與通貨膨脹率的方程，得到回歸結果為GP=+ () ()R[2]= D. W. = F= (1)GP=+ () ()R[2]= D. W. = F= (2)GP=+ () ()R[2]= D. W. = F= (3)對這三個回歸方程的殘差進行ADF和PP單位根檢驗，u[，0]、u[，1]和u[，2]分別表示方程(1)、(2)和(3)的殘差，結果見表2。表2 殘差序列的單位根檢驗Table 2 Test for Cointegration between Each Two Variables 變量 ADF檢驗值 臨界值 PP檢驗值 臨界值 結論u[，0] [***] [**] 平穩(wěn)u[，1] [**] [*] 平穩(wěn)u[，2] [*] [*] 平穩(wěn)注：*為1％顯著性水平下的Mackinnon臨界值；**為5％顯著性水平下的Mackinnon臨界值；***為10％顯著性水平下的Mackinno
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