時(shí)間序列模型案例分析-資料下載頁
2025-04-29 06:59本頁面
【正文】 Q (L) vt。A(L)是yt的特征多項(xiàng)式，B(L)是xt的特征多項(xiàng)式。F(L)是ut的特征多項(xiàng)式，Q(L)是vt的特征多項(xiàng)式。在實(shí)際應(yīng)用中，轉(zhuǎn)換函數(shù)模型的結(jié)構(gòu)部分可以利用經(jīng)濟(jì)理論和計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法得到，而轉(zhuǎn)換函數(shù)模型的時(shí)間序列部分（ut）可以通過時(shí)間序列模型的分析方法得到。案例4 中國宏觀消費(fèi)案例（file:china）中帶有自相關(guān)的估計(jì)結(jié)果如下 = + LnGDPt () () R2 = , DW = , . = , (19522002)殘差序列的相關(guān)與偏相關(guān)圖如下。應(yīng)該是一個(gè)2階自回歸過程。對(duì)LnCPt建立回歸與時(shí)間序列組合模型，或?qū)ι鲜綒埐罱r(shí)間序列模型，EViews命令是：LnCP C LnGDP AR(1) AR(2)估計(jì)結(jié)果如下， LnCPt = + LnGDPt + AR(1) AR(2) + () () () () R2 = , DW = , . = , (19542002) 即， LnCPt = + LnGDPt + + 。案例5：（file: 5line03，5autoco7，autoco7）（廣義2階差分）中國儲(chǔ)蓄存款總額（Y，億元）與GDP（億元）的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型 用Yt對(duì)GDPt回歸（eq03），Yt = GDPt() () R2 = , DW=, T = 42, (19602001) 殘差圖如下，圖1 線性模型的擬合與殘差圖 （2階自相關(guān)的LM檢驗(yàn)結(jié)果，存在自相關(guān)。）（無交叉項(xiàng)White異方差檢驗(yàn)結(jié)果，存在異方差。）上面估計(jì)模型誤差項(xiàng)中既存在嚴(yán)重的自相關(guān)又存在異方差。下面建立對(duì)數(shù)線性模型。（eq01）LnYt = LnGDPt() () R2 = , DW=, T = 42, (19602001)圖2 對(duì)數(shù)線性模型的擬合與殘差圖（2階自相關(guān)的LM檢驗(yàn)結(jié)果，存在自相關(guān)）模型中自相關(guān)仍然很嚴(yán)重。用殘差直接擬合2階自回歸，回歸參數(shù)都有顯著性。模型中已不存在異方差。上面的回歸結(jié)果可以看出殘差中存在2階自相關(guān)?？朔韵嚓P(guān)方法（1）：采取2階廣義差分變量繼續(xù)回歸。GLnYt = LnYt LnYt1+ Ln Yt2GLnGDPt = LnGDPt LnGDPt1+ LnGDPt2 做異方差和自相關(guān)檢驗(yàn)。（1階自相關(guān)LM檢驗(yàn)結(jié)果）（2階自相關(guān)LM檢驗(yàn)結(jié)果）（無交叉項(xiàng)White異方差檢驗(yàn)結(jié)果）模型符合要求。儲(chǔ)蓄存款總額（Y，億元）。即GDP每增長1%，%?？朔韵嚓P(guān)方法（2）：用回歸加ARMA模型方法。對(duì)數(shù)線性模型LnYt = LnGDPt() () R2 = , DW=, T = 42, (19602001)的殘差的相關(guān)圖、偏相關(guān)圖。（殘差的相關(guān)圖、偏相關(guān)圖）在對(duì)數(shù)線性模型中加入兩個(gè)AR項(xiàng)。模型中已不存在自相關(guān)和異方差。（自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果）（異方差檢驗(yàn)結(jié)果）模型符合要求。儲(chǔ)蓄存款總額（Y，億元）。即GDP每增長1%，%。注意：這個(gè)方法要求對(duì)ARMA模型的設(shè)定一定要正確，否則對(duì)回歸系數(shù)影響非常大。應(yīng)介紹的內(nèi)容：序列是否平穩(wěn)，過度差分問題，序列是否含有漂移項(xiàng)，識(shí)別模型結(jié)構(gòu)，怎樣寫EViews估計(jì)命令（自回歸項(xiàng)用AR()表示，移動(dòng)平均項(xiàng)用MA()表示），t檢驗(yàn)，Q檢驗(yàn)，正確寫出輸出結(jié)果（模型含有均值項(xiàng)時(shí)，要在每個(gè)AR項(xiàng)中減去均值，但移動(dòng)平均項(xiàng)中不減均值），預(yù)測(cè)方法，均值與漂移項(xiàng)的關(guān)系。時(shí)間序列估計(jì)模型的可決系數(shù)R2不會(huì)很大。22 / 22
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