中国农业大学《计量经济学》(12_时间序列计量经济模型)..pptVIP

一、是真回归还是伪回归？ 问题： ●如果直接将非平稳时间序列当作平稳时间序列来进行分析，会造成什么不良后果； ●如何判断一个时间序列是否为平稳序列； ●当我们在计量经济分析中涉及到非平稳时间序列时，应作如何处理？ 二、伪回归问题 1. 传统计量经济学模型的假定条件：序列的平稳性、正态性。 2. 所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。 20世纪70年代，Grange、Newbold 研究发现，造成“伪回归”的根本原因在于时序序列变量的非平稳性 三、时间序列的平稳性 1.所谓时间序列的平稳性 指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。直观上，一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。从理论上，有两种意义的平稳性，一是严平稳，另一是宽平稳。 2.时间序列的非平稳性 指时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化，即生成变量时间序列数据的随机过程的特征随时间而变化。 在实际中遇到的时间序列数据很可能是非平稳序列，而平稳性在计量经济建模中又具有重要地位，因此有必要对观测值的时间序列数据进行平稳性检验。 四、单位根过程和单整 2.单位根过程 ◆结论: 随机游动过程是非平稳的。因此，检验序列的非平稳性就变为检验特征方程是否有单位根，这就是单位根检验方法的由来 。 1、Dickey-Fuller检验（DF检验） ◆大多数经济变量呈现出强烈的趋势特征。这些具有趋势特征的经济变量，当发生经济振荡或冲击后，一般会出现两种情形：（1）受到振荡或冲击后，经济变量逐渐又回它们的长期趋势轨迹；（2）这些经济变量没有回到原有轨迹，而呈现出随机游走的状态。 ◆若我们研究的经济变量遵从一个非平稳过程，一个变量对其他变量的回归可能会导致伪回归结果。这是研究单位根检验的重要意义所在。 (3) 计算在原假设成立的条件下t 统计量值，查DF检验临界值表得临界值，然后将t 统计量值与DF检验临界值比较： 若t 统计量值小于DF检验临界值，则拒绝原假设，说明序列不存在单位根： ◆若t 统计量值大于或等于DF检验临界值，则接受原假设，说明序列存在单位根。 ◆ DF检验存在的问题是，在检验所设定的模型时，假设随机扰动项不存在自相关。但大多数的经济数据序列是不能满足此项假设的，当随机扰动项存在自相关时，直接使用DF检验法会出现偏误，为了保证单位根检验的有效性，人们对DF检验进行拓展，从而形成了扩展的DF检验(Augmented Dickey-Fuller Test)，简称为ADF检验。 根据《中国统计年鉴2004》，得到我国1978—2003年的GDP序列，检验其是否为平稳序列。 ◆在原假设下，单位根的t 检验统计量的值为 在1％、5％、10％三个显著性水平下，单位根检验的Mackinnon 临界值分别为-4.4167、-3.6219、-3.2474，显然，上述 t 检验统计量大于相应临界值，从而不能拒绝，表明GDP序列存在单位根，是非平稳序列。 六、协整及协整检验 ◆问题：估计出来的货币需求函数是否揭示了货币需求的长期均衡关系？ （1）如果上述货币需求函数是适当的，那么货币需求对长期均衡关系的偏离将是暂时的，扰动项序列是平稳序列，估计出来的货币需求函数就揭示了货币需求的长期均衡关系。 （2）相反，如果扰动项序列有随机趋势而呈现非平稳现象，那么模型中的误差会逐步积聚，使得货币需求对长期均衡关系的偏离在长时期内不会消失。 上述货币需求模型是否具有实际价值，关键在于扰动项序列是否平稳。 货币供给量、实际收入、价格水平以及利率可能是I(1)序列。一般情况下，多个非平稳序列的线性组合也是非平稳序列。 如果货币供给量、实际收入、价格水平以及利率的任何线性组合都是非平稳的，那么上述货币需求模型的扰动项序列就不可能是平稳的，从而模型并没有揭示出货币需求的长期稳定关系。 反过来说，如果上述货币需求模型描述了货币需求的长期均衡关系，那么扰动项序列必定是平稳序列，也就是说，非平稳的货币供给量、实际收入、价格水平以及利率四变量之间存在平稳的线性组合。 上述例子向我们揭示了这样一个事实： “包含非平稳变量的均衡系统，必然意味着这些非平稳变量的某种组合是平稳的” 这正是协整理论的思想。 2. 协整 ◆所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。例如，收入与消费，工资与价格，政府支出与税收，出口与进口等，这些经济时间序列一般是非平稳序列，但它们之间却往往存在长期均衡关系。 ◆协整概念的提出对于用非平稳变量建立经济计量