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《统计学前沿讲座》
协整理论与ARCH模型
《统计学前沿讲座》
协整理论与ARCH 模型
本次讲座分为三个部分
1.2003年诺贝尔经济学奖获得者简介
2.协整理论及其误差修正模型(ECM)介绍
3.自回归条件异方差模型(ARCH)介绍
2011年7月20 日Wednesday/上午
11时2分
《统计学前沿讲座》
协整理论与ARCH 模型
1.2003年诺贝尔经济学奖获得者简介
《统计学前沿讲座》
1.2003年诺贝尔经济学奖获得者简介
协整理论与ARCH 模型
2003年10月8日,随着瑞典皇家科学院的宣布著名的计量经济学
家美国纽约大学的罗伯特.恩格尔 (Robert Engle)教授和加州大
学圣迭哥分校的克莱夫.格兰杰 (Clive Granger)教授获得当年的诺
贝尔经济学奖。
表彰他们在“经济时间序列的统计方法” 的两个关键领域—— 时变
波动性和非平稳性,所作出的突破性贡献。
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11时2分
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1.2003年诺贝尔经济学奖获得者简介
协整理论与ARCH 模型
时间序列分析是数量经济分析的核心内容之一。任何一维依时间
有序排列的观测值序列都可以看作是一个时间序列。现代宏观经济
学和金融经济学的实证研究大量建立在时间序列分析基础上。
1989年诺贝尔经济学奖得主哈维默(Haavelmo)的工作使得时间序
列数据作为随机过程的实现成为共识,自从博克斯 (Box)和詹金斯
(Jenkins)等人提出平稳时间序列的ARMA(B-J )模型以后,以一般
线性模型(包括线性联立方程)和平稳随机过程为基础的经典经济
计量理论和模型日趋成熟。
但是,经典理论的假设与大多数宏观经济和金融时间序列数据并
不吻合,它忽略了这些数据共有的两个重要特性,即时间序列数据
的非平稳性和随时间变动的异方差性,这使得经典理论和模型的运
用受到很大局限。
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1.2003年诺贝尔经济学奖获得者简介
协整理论与ARCH 模型
克莱夫·格兰杰教授和罗伯特·恩格尔教授在改进时间序列分析方法
上取得了突破性的进展,他们分别引入了协整理论(Cointegration)
和 自 回 归 条 件 异 方 差 性 模 型 ( Autoregressive Conditional
Heteroskedasticity,简称ARCH模型),这两种新的统计方法恰好
抓住时间序列数据上述两个重要特性,从而并被广泛用于金融市场
分析和宏观经济预测,对经济理论研究和应用起到了重要作用。
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1.2003年诺贝尔经济学奖获得者简介
协整理论与ARCH 模型
罗伯特·恩格尔1942年生于美国纽约州的锡拉丘兹。
1969年获得康奈尔大学经济学博士学位,同年成为麻
省理工学院副教授。1975年转到加州大学圣迭戈分校
工作,并于1990年晋升该校经济学系主任。2000年至
今恩格尔在纽约大学斯特恩商学院任教授。
恩格尔教授和格兰杰教授在协整理论等领域有长期
合作关系。作为金融市场分析家,他对金融计量经济
学的兴趣涉及证券、利率、汇率和期权等。恩格尔在
80年代初期提出的自回归条件异方差模型(ARCH),是
金融经济计量学领域过去20年中里程碑式的学术成果。
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1.2003年诺贝尔经济学奖获得者
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