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81時(shí)間序列的平穩(wěn)性和單位根檢驗(yàn)-文庫吧資料

2025-01-18 07:18本頁面
  

【正文】 看,其統(tǒng)計(jì)量的值大于臨界值,不能拒絕存在單位根的零假設(shè)。需進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)P?2 。 ADF檢驗(yàn)在 Eviews中的實(shí)現(xiàn) — 檢驗(yàn) △GDPP?從 △ GDPP(1)的參數(shù)值看,其 t統(tǒng)計(jì)量的值大于臨界值,不能拒絕存在單位根的零假設(shè)。 ADF檢驗(yàn)在 Eviews中的實(shí)現(xiàn) — 檢驗(yàn) GDPPADF檢驗(yàn)在 Eviews中的實(shí)現(xiàn) — GDPP?從 GDPP(1)的參數(shù)值看,其 t統(tǒng)計(jì)量的值大于臨界值,不能拒絕存在單位根的零假設(shè)。同時(shí),由于常數(shù)項(xiàng)的 t統(tǒng)計(jì)量也小于ADF分布表中的臨界值,因此不能拒絕不存在趨勢項(xiàng)的零假設(shè)。需進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)P?2 。ADF檢驗(yàn)在 Eviews中的實(shí)現(xiàn)ADF檢驗(yàn)在 Eviews中的實(shí)現(xiàn)ADF檢驗(yàn)在 Eviews中的實(shí)現(xiàn) — 檢驗(yàn) GDPPADF檢驗(yàn)在 Eviews中的實(shí)現(xiàn) — 檢驗(yàn) GDPP?從 GDPP(1)的參數(shù)值看,其 t統(tǒng)計(jì)量的值大于臨界值,不能拒絕存在單位根的零假設(shè)。LM檢驗(yàn)表明模型殘差項(xiàng)不存在自相關(guān)性,因此模型的設(shè)定是正確的。需進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)P?1。LM檢驗(yàn)表明模型殘差不存在自相關(guān)性,因此該模型的設(shè)定是正確的。小于 5% 顯著性水平下自由度分別為1與 2的 ?2分布的臨界值,可見不存在自相關(guān)性,因此該模型的設(shè)定是正確的。LM( 1) =, LM( 2) =?系數(shù)的 t臨界值,不能拒絕存在單位根的零假設(shè)。? 方法原理和過程是一樣的,例 學(xué)的練習(xí)。例:檢驗(yàn) 19782023年間中國支出法 GDP時(shí)間序列的平穩(wěn)性? 例 1978~2023年間中國實(shí)際支出法國內(nèi)生產(chǎn)總值 GDPC時(shí)間序列的平穩(wěn)性。? 一個(gè)簡單的檢驗(yàn)過程:– 同時(shí)估計(jì)出上述三個(gè)模型的適當(dāng)形式,然后通過ADF臨界值表檢驗(yàn)零假設(shè) H0: ?=0。? 檢驗(yàn)原理 與 DF檢驗(yàn)相同,只是對模型 3進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí),有各自相應(yīng)的臨界值表。– 何時(shí)檢驗(yàn)拒絕零假設(shè),即原序列不存在單位根,為平穩(wěn)序列,何時(shí)停止檢驗(yàn)。? 如果時(shí)間序列含有明顯的隨時(shí)間變化的某種趨勢(如上升或下降),也容易導(dǎo)致 DF檢驗(yàn)中的自相關(guān)隨機(jī)誤差項(xiàng)問題。單尾檢驗(yàn) ADF檢驗(yàn)( Augment DickeyFuller test) ? 為什么將 DF檢驗(yàn)擴(kuò)展為 ADF檢驗(yàn)?? DF檢驗(yàn)假定時(shí)間序列是由具有白噪聲隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階自回歸過程 AR(1)生成的。? 由于 t統(tǒng)計(jì)量的向下偏倚性,它呈現(xiàn)圍繞小于零均值的偏態(tài)分布。? 但是,在零假設(shè)(序列非平穩(wěn))下,即使在大樣本下 t統(tǒng)計(jì)量也是有偏誤的(向下偏倚),通常的t 檢驗(yàn)無法使用。 等價(jià)于通過該式判斷是否存在 δ =0。三、平穩(wěn)性的單位根檢驗(yàn) ( unit root test) DF檢驗(yàn) ( DickyFuller Test) ? 通過上式判斷 Xt是否有單位根 ,就是時(shí)間序列平穩(wěn)性的 單位根檢驗(yàn) 。? 在實(shí)際應(yīng)用研究中,一般直接采用單位根檢驗(yàn),圖示判斷應(yīng)用較少。 寬平穩(wěn)、廣義平穩(wěn)? 白噪聲( white noise) 過程是平穩(wěn)的: Xt=?t , ?t~N(0,?2)? 隨機(jī)游走( random walk) 過程是非平穩(wěn)的: Xt=Xt1+?t , ?t~N(0,
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