計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：時(shí)間序列模型習(xí)題與解析-在線瀏覽
2025-05-13 03:48本頁(yè)面
【正文】 qth163。t其中x，hN(0,s)隨機(jī)變量，q試證：{,0163。1}為平穩(wěn)過(guò)程。用圖形及法檢驗(yàn)?zāi)昃用裣M(fèi)總額時(shí)間序列的平穩(wěn)性，數(shù)據(jù)如下：年份 居民消費(fèi)總額 年份 居民消費(fèi)總額 年份 居民消費(fèi)總額1978 1987 1995 1979 1988 1996 1980 1989 1997 1981 1990 1998 1982 1991 1999 1983 1992 2000 1984 1993 2001 1985 4589 1994 2002 1986 51754ADF46Yule Walker7AR(2)隨機(jī)過(guò)程：X=t1t2eMA(3)模型=+++的自協(xié)方差和自相關(guān)函數(shù)。x1,=x3,=x5,=x7,x8,=x10,xg樣本自協(xié)方差1g和樣? ?本自相關(guān)函數(shù)、2ARMA=+tQtAtCtI（1）變量且相互之間存在同時(shí)經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)并剔除了不顯著的變量（包括滯后變量），得到如下糧食生產(chǎn)模型：ln=0a1Qt1aln+3Ctaln+1固定資產(chǎn)存量模型=0a1Kt1aI+3t1mt~(2),tI試寫出由該模型導(dǎo)出的誤差修正模型的表達(dá)式。X}滿足下列條件：1）均值X)tvar(X)σ2與時(shí)間無(wú)關(guān)的常數(shù)；3）協(xié)方差tt+k=k只與時(shí)期間隔有關(guān)，與時(shí)間無(wú)關(guān)的常數(shù)。在使用檢驗(yàn)時(shí)，實(shí)際上假定了時(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(guò)程（AR(1)）生成的。OLSDF另外，如果時(shí)間序列包含有明顯的隨時(shí)間變化的某種趨勢(shì)（如上升或下降），則也容易導(dǎo)致上述檢驗(yàn)中的自相關(guān)隨機(jī)誤差項(xiàng)問(wèn)題。DF和對(duì)檢驗(yàn)進(jìn)行了擴(kuò)充，形成了檢驗(yàn)。xtcosqtE(x+==xt=cosq+)h(tkcosqthcosq+)2+(tksinqtE(h)cosq+)+(tkcosqtE(xh)=2[cosq+)+(tksinqt]=2kqvar(X)r0sxt163。t808488929600居民消費(fèi)總額時(shí)間序列相關(guān)圖及相關(guān)系數(shù)、統(tǒng)計(jì)量：從圖中可以看出，樣本自相關(guān)系數(shù)是緩慢下降的，表明了該序列的非平穩(wěn)性。12統(tǒng)計(jì)量計(jì)算值為5%時(shí)的臨界值0這樣，結(jié)論是經(jīng)過(guò)償試，模型取了階滯后：DX=+X+t1+t3（）() () (值為從t1t檢驗(yàn)證明隨機(jī)誤差項(xiàng)已不存在自相關(guān)。同時(shí)，由于時(shí)間的統(tǒng)計(jì)量也小于分布表中的臨界值，因此不能拒絕不存在趨勢(shì)項(xiàng)的零假設(shè)。223t+t1+t3（） () () () （）DW,模型殘差不存在自相關(guān)性，因此該模型
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