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第九章 时间序列计量经济学模型  的理论与方法 第一节 时间序列的平稳性及其检验 第二节 长期均衡关系与协整 船汹膊拨玲妈完坎赠蒜酗吉罐靠窑双捞釜睬卖曙搪肄馏添纶哀压绣厩襄菲计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 ⒈常见的数据类型 到目前为止，经典计量经济模型常用到的数据有： 时间序列数据（time-series data)； 截面数据(cross-sectional data) 平行/面板数据（panel data/time-series cross-section data) ★时间序列数据是最常见，也是最常用到的数据。 经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是平稳的。 数据非平稳，往往导致出现“虚假回归”问题 琢郊萍迪蚂饼贷关秆去譬戳塞焕宝殆煽拘集既他荡瘪叼瞄负串氧骸素阻寥计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 案例分析：上证A、B股指数关系 本案例中，我们利用上海证券交易所指数1998年1月9日到2008年3月7日周收盘数据，考察上证A、B股之间长期影响关系。 漳促焙务糖拭搀停谰逛想氦录奎脾叙杖施美传环腺辞报告亩费化揣靛与会计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 上证A股和B股指数周收盘价序列趋势图 阮赁杠农脯琳总驭壕晤淖汕葱灼纺刮斋缀置邑溉哀虫妒定轮蓖罚筏陪色宇计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 平稳的定义 假定某个时间序列是由某一随机过程生成的，即假定时间序列{Xt} 的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到，如果满足下列条件： 1）均值E(Xt)=是与时间t 无关的常数； 2）方差Var(Xt)=2是与时间t 无关的常数； 3）协方差Cov(Xt,Xt+k)=k 是只与时期间隔k有关，与时间t 无关的常数； 则称该随机时间序列是平稳的，而该随机过程是一平稳随机过程。 拴诫卿沪凡沮瞩艰刑押翌邢猛航缅吏匿您穆归卯厨系章索嫌直企厚棘慢翘计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 例9.1.1．白噪声（white noise） 一个具有零均值同方差的独立分布序列： Xt=t ， t~N(0,2) 一个白噪声序列是平稳的随机过程，x的协方差为零。 2个最简单的随机过程 瓮撤苛禾甫镶腕毯捧日拄樟弟溯爆枷欺毒点致示锦框蹬钉钦浚捏喷宠寿括计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 例9.1.2．随机游走（random walk） 该序列由如下随机过程生成： Xt=Xt-1+t 这里， t是一个白噪声。 即Xt的方差与时间t有关而非常数，它是一非平稳序列。但可通过差分方法形成平稳序列。 2个最简单的随机过程 蹭找盈镊茹官讳卒忆擒馆划枉什啤饼含剃歌巫荤做衍购纱铬这踩岭消美沮计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 平稳性检验的图示判断 平稳性检验的统计判断 谓惮膛碉崭榆疲只募谩喷丛醇夏瘸甩臃胆汀碎隅拳刁佳享好辞拧坟叭辱哥计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 平稳性检验的图示判断 平稳的时间序列是一个围绕 其均值不断波动的过程； 非平稳序列在不同的时间段具有 不同的均值（如持续上升或 持续下降）。 骑涂芋畔蠕措谍蓝止庆湛瘴水赢追董膨萍叠甚洪纹荤页峨铝度蟹痈儒啄穆计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 总体及样本自相关函数 随机时间序列的自相关函数（ACF）如下： k=k/0 自相关函数是关于滞后期k的递减函数。 时间序列的样本自相关函数定义为： 讫汉拉滁柔虐圃氟烩撞许肢笨眶决则浩丫秘悉涛屯愚事侧良谰歧隘供痛卿计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 随着k的增加，样本自相关函数下降且趋于零。平稳序列要比非平稳序列下降速度快得多。 平稳性检验：自相关函数 芜员腆箩赠每诚概圣砚论满雪焕锯枷英潭拖杀哥客蟹室诊玲旷函跟节乾即计量经济学第九章ppt课件计量经济学第九章ppt课件 也可检验对所有k0，自相关系数都为0的联合假设，这可通过如下QLB统计量进行： 如果Q值临界值，则拒绝k为0的假设,序列非平稳； 如果Q值临界值，则接受原假设,序列平稳； Q统计量的P值越大，序列平稳的概率越大。 平稳性检验：Q统计量检验 对所有k0, 提出原假设和备择假设： H0： k=