中级计量经济学课件计量经济学中随机时间序列分析3章节幻灯片.pptVIP

世界上最富有的人， 是跌到次数最多的人； 世界上最勇敢的人， 是每次跌倒都能 爬起来的人。 人生最悲哀的是： 吃、喝、玩 你都有过了， 却 没有乐过。 要珍惜每一个批评你的人。 每一个批评你的人背后， 都有十个想批评你， 却又不屑批评你的人。 谢 谢 ！ * * * 二、伪回归的例子 假设解释变量与被解释变量满足如下数据生成过程： 其中， 和 在任何时刻相互独立。显然 所以，Y与X之间不存在相关关系。建立回归模型： 用OLS估计，检验假设 ，常常会拒绝 否则的话， 是平稳过程，与 是单位根过程矛盾。但是 拒绝零假设意味着 与 相关，与真实情况矛盾。 §2 协整的概念 一、单整（Intergration） 若一个时间序列需要Xt经过d阶差分才能成为一个平稳时间序列，则称此时间序列是d阶单整的。记为Xt~I(d).显然，单位根过程是一阶单整I(1)的。若Xt是平稳时间序列，则Xt~I(0). 二、单整的性质 （1）若 ，对任意非零实数a，b，有 （2）若 ，对任意非零实数a，b，有 （3）若 ，对任意非零实数a，b，有 三、协整（Co-intergration） 多数经济或金融时间序列都是非平稳的，例如消费C和国民收入Y都是单位根过程。为了研究二者之间的关系，一种方法是对它们进行差分，得到平稳变量，然后对差分后的变量△C 和△Y进行回归。但这种方法的缺陷是只揭示了收入增长和消费增长之间的关系，而不是收入和消费这两个变量之间的关系。针对这一问题，20世纪80年代恩格尔---格兰杰提出了协整理论，为两个或多个非平稳过程间寻找均衡关系。 （4）若 ，对任意非零实数a，b，有 四、协整的概念 定义：假定自变量序列为 ，响应变量序 列为 ，构造回归模型 假定回归残差序列 平稳，我们称响应序列 与 自变量序列 之间具有协整关系。 协整有如下的等价定义 定义：如果时间序列X1t,X2t, …,Xkt都是d阶单整，且存在常 数向量 使得 其中b0，则认为序列X1t,X2t, …,Xkt是(d,b)阶协整，记为 为协整向量。 例如：消费C和国民收入Y都是1阶单整，如果 则 显然，只有当两个时间序列单整阶数相同时，它们才有可 能协整。 需要注意的几点： （1）协整向量不是唯一的。如果 是协整向 量，则 也是协整向量。 （2）如果两个变量不是同阶数的单整，则它们不可能协整。 （3） 最多只有k-1个线性无关的协整 向量。 （4）当变量的单整阶数不同时，可能存在多重协整关系。 例如， 和 都是I(2)，而 是I(1)，则 （或 ） 与 之间不可能有协整关系，但是，如果 和 是 CI(2,1)，即存在一个线性组合 是I(1)，则这个 组合与 可能是协整的。 常见的协整检验有 （1）购买力平价理论的检验 购买力平价理论表明： 其中， 和 分别表示两国的价格指数， 为两种货币 间的汇率。 记 则检验 是否协整，即检验 是否为平稳过程。从而检验购买力平价理论是否成立。 （2）期货价格与现货价格的关系问题； （3）股票泡沐的定量检验问题； （4）货币需求理论的实证检验； （5）居民收入与消费的协整检验； （6）利率期限结构中长期利率与短期利率的关系。 五、协整理论的意义 （一）避免伪回归 由于对非平稳时间序列建立动态回归模型时，常常会产生伪回归问题，之前，为避免伪回归，常常是将非平稳时间序列平稳化后再建立动态模型，但过多的平稳化过程会导致信息损失和所建模型解释经济能力不强。如果非平稳时间序列之间具有协整关系，那