【文章內容簡介】 循環(huán) 1 萬次 sm p l 1 20 39。 設定 T = 20 se r i e s u =@ n r n d 39。 生成誤差序列 u se r i e s y 39。 定義 y 序列 y( 1) =0 39。 定義 y 序列 初始值為零 sm p l 2 20 39。 定義樣本從 2 開始 y=.8*y( 1) + u 39。 生成 y 序列 e q u at i o n e q s y y( 1) 39。 估計自回歸系數(shù) b e t a11 ( ! i ) = c ( 1 ) 39。 c ( 1 ) 是 y( 1) 對應的 自 回歸系數(shù)。 把 c ( 1) 裝入序列 b e t a11 n e x t 39。 循環(huán) sm p l @al l 39。 恢復原 樣本容量 sh o w b e t i st 39。 畫 b e t a11 直方圖 回歸系數(shù)的 OLS估計量模擬 1萬次結果（有偏估計量） 0123 0 . 2 0 . 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 . 0 1 . 2B E T A 1 1K e r n e l D e n s i t y ( E p a n e c h n i k o v , h = 0 . 0 5 2 3 )【例】 在上例基礎上模擬 回歸系數(shù) 估計量是有偏、一致的估計量 未達到 達到 未達到 達到 未達到 達到 圖 2 模擬 自回歸模型 回歸系數(shù)的 O L S 估計量的一致性框圖 設定 ut ? I ( 0) T = 20 估計自回歸方程的?? 設定循環(huán) 次數(shù) N 生成 yt 設定 ? = 0 . 8 設定 ut ? I ( 0) T = 50 估計自回歸方程的?? 設定循環(huán) 次數(shù) N 生成 yt 設定 ? = 0 . 8 比較?? 的分布 設定 ut ? I ( 0) T = 200 估計自回歸方程的?? 設定循環(huán) 次數(shù) N 生成 yt 設定 ? = 0 . 8 E V i e w s 程序如下： 39。 f i l e : d yn a m i c 2 39。 三不同樣本容量 （ T =20 ， 50 ， 200 ） 條件下動態(tài)模型自回歸系數(shù)分布的比較 ( 有偏一致估計量 ) ! N =1000 0 w or k f i l e d y n am i c 2 u 1 ! N se r i e s b e t a 11 se r i e s b e t a 12 se r i e s b e t a 13 f or ! i =1 t o ! N sm p l 1 200 se r i e s v= @n r n d se r i e s y y( 1) =0 sm p l 2 200 y=.8*y( 1) +v sm p l 1 200 e q u at i o n e q s y y( 1) 39。 用 T =20 0 序列估計 ? be t a13 ( ! i ) = c ( 1 ) sm p l 1 51 20 0 e q u at i o n e q s y y( 1) 39。 用 T =20 0 序列中取后 50 個值的序列估計 ? b e t a12 ( ! i ) = c ( 1 ) sm p l 1 81 20 0 e q u at i o n e q s y y( 1) 39。 用 T =20 0 序列中取后 20 個值的序列估計 ? b e t a11 ( ! i ) = c ( 1 ) n e x t sm p l @al l sh o w b e t i st 39。 畫 b e t a11 直方圖 sh o w b e t a1 2 .h i st 39。 畫 b e t a1 2 直方圖 sh o w b e t a1 3 .h i st 39。 畫 b e t a1 3 直方圖 ? = ，自回歸系數(shù)是右偏倚分布（ file:dynamic model） 01234567 0 . 4 0 . 2 0 . 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 . 0 1 . 2 1 . 4B 1 F 1 B 1 F 2 B 1 F 3T = 2 0 0T = 5 0T = 2 0X注意：本程序是在生成一個 T=200序列的的基礎上，估計 T=20， 50， 200三個不同樣本容量條件下動態(tài)模型的自回歸系數(shù)。如果三個不同樣本容量的序列分別生成，將浪費大量的時間。 （ 2 ）模擬模型回歸系數(shù)有限樣本檢驗統(tǒng)計量的分布特征 【例】 帶漂移項的 A D F 檢驗式中 A D F 、 t ( d r i f t ) 、 t ( d i f f e r ) 分布的模擬 （ 5s i m u df 2 1 ） 數(shù)據(jù)生成過程（ D G P ）： yt = yt 1 + ut, y0 = 0 , ut ? I I D ( 0, 1 ) ， （單位根過程） ADF 檢驗式： D yt = ? + ? yt 1 + ? D yt 1 + ut t ( d r i f t ) A D F t ( d i f f e r ) H0： ? = 0 ， ? = 1 ， ? = 0 ； H1： ? ? 0 ， ? ? 1 ， ? ? 0 達到 未達到 圖 3 帶漂移項的 A D F 檢驗式中 A D F 、 t ( d r i f t ) 、 t ( d i f f e r ) 分布的 模擬框圖 生成單位根 序列 yt 分析 3 個統(tǒng) 計量的分布 設定循 環(huán)次數(shù) 估計 A D F 檢驗式 提取 A D F 、 t ( d r i f t ) 、 t ( d i f f e r ) 統(tǒng)計量 E V i e w s 程序如下： 39。 t h e d i st r i b u t i o n s of A D F a n d t ( d r i f t ) ,t ( d i f f e r ) of A D F t e st e q u i t ai o n ! N = 1 000 0 w or k f i l e d f t e st u 1 ! N se r i e s d f se r i e s d r i f t se r i e s d i f f e r t e q u at i o n e q 02 f or ! i =1 t o ! N sm p l 1 100 se r i e s v= @n r n d v( 1) =0 se r i e s y y( 1) =0 sm p l 2 100 y=y( 1 ) +v e q s d ( y) y( 1) c d ( y( 1) ) sm p l @al l d f ( ! i ) =e q 02.@ t st a t s( 1 ) d r i f t ( ! i ) = e q 02.@ t st a t s( 2 ) d i f f e r t ( ! i ) = e q 02.@ t st a t s( 3 ) n e x t sh o w d f . h i st sh o w d r i f t . h i st sh o w d i f f e r t .h i st 39。 c r i t i c al val u e s of A D F m at r i x ( 2,3) c val u e d f c val u e d f .f i l l ( b =r ) , ! k =1 f or % 1 c val u e d f ( 2,! k ) =@q u a n t i l e ( d f , % 1) ! k =! k +1 n e x t sh o w c val u e d f 39。 c r i t i c al val u e s of t ( d r i f t ) an d t ( d i f f e r ) m at r i x ( 3,7) c val u e c c val u e c .f i l l ( b =r ) , , 5, , 95 ! k =1 f or % 1 , 5, , 95 c val u e c ( 2, ! k ) =@q u a n t i l e ( d r i f t ,% 1) c val u e c ( 3, ! k ) =@q u a n t i l e ( d i f f e r t ,% 1) ! k =! k +1 n e x t sh o w c val u e c 模擬 2 萬次的結果如下： 圖 2 D F 分布的均值是 1 . 54 。（ 5s i m u df 2 1 ） 圖 3 t ( d r i f t ) 的 分布是雙峰的，對稱的，其均值仍是 0 。（ 5 s i m u df 2 1 ） 05 0 01 0 0 01 5 0 02 0 0 02 5 0 0 5 . 0 0 3 . 7 5 2 . 5 0 1 . 2 5 0 . 0 0 1 . 2 5 2 . 5 0S e r i e s : D FS a m p l e 1 2 0 0 0 0O b s e r v a t i o n s 2 0 0 0 0M e a n 1 . 5 3 7 7 4 7M e d i a n 1 . 5 6 6 1 4 4M a x i m u m 2 . 3 1 6 9 8 2M i n i m u m 5 . 5 7 8 4 6 6S t d . D e v . 0 . 8 5 9 0 8 1S k e w n e s s 0 . 1 9 7 8 3 0K u r t o s i s 3 . 3 3 3 7 7 2J a r q u e B e r a 2 2 3 . 2 9 2 7P r o b a b i l i t y 0 . 0 0 0 0 0 004 0 08 0 01 2 0 01 6 0 02 0 0 02 4 0 02 8 0 04 2 0 2 4S e r i e