时间序列计量的经济模型.pptVIP

第 十章 结 束 （3）具有协整关系的非平稳变量可以用来建立误差修正模型。由于误差修正模型把长期关系和短期动态特征结合在一个模型中，因此既可以克服传统计量经济模型忽视伪回归的问题，又可以克服建立差分模型忽视水平变量信息的弱点。 二、协整检验 协整性的检验有两种方法 基于回归残差的协整检验，这种检验也称为单一方程的协整检验； 基于回归系数的完全信息协整检验。 这里我们仅考虑单一方程的情形，而且主要介绍两变量协整关系的EG两步法检验。 EG两步检验法： 第一步：若 与 是一阶单整序列， 即 是平稳的，用OLS法对回归方程： 进行估计，得到残差序列： 第二步，检验 的平稳性。若 为平稳的，则 与 是协整的，反之则不是协整的。因为若 与 不是协整的，则它们的任一线性组合都是非平稳的．因此残差将是非平稳。换言之，对残差序列是否具有平稳性的检验，也就是对 与 是否存在协整的检验。 检验 为非平稳的假设可用两种方法： 一种方法是对残差序列进行DF检验，即对进行单位根检验，其检验方法在前面已介绍，但要注意的是，DF检验和ADF检验使用的临界值应该用Engle-Granger编制的专用临界值表。 具体做法：用协整回归所得的残差构造DW统计量： 若 是随机游动的，则 的数学期望为0，故DW也应接近于0。因此，只需检验 是否成立，若成立，为 随机游走， 与 间不存在协整，反之则存在协整。 协整回归DW检验 Sargan和Bhargava最早编制了用于检验协整的DW临界值表。表10.2是观察数为100时，该检验的临界值。例如，当DW＝0.71时，在1％的显著性水平上我们能拒绝，即拒绝非协整假设。 表10.2 检验DW=0的临界值 显著性水平% DW临界值 1 0.511 5 0.386 10 0.322 误差修正模型(ECM，也称误差修正模型)是一种具有特定形式的计量经济模型。 建立误差修正模型一般采用两步，分别建立区分数据长期特征和短期待征的计量经济学模型。 第一步，建立长期关系模型。即通过水平变量和OLS法估计出时间序列变量间的关系。若估计结果形成平稳的残差序列时，那么这些变量间就存在相互协整的关系．长期关系模型的变量选择是合理的，回归系数具有经济意义。 三、误差修正模型 （Error Correction Model ,ECM） 第二步，建立误差修正模型。将长期关系模型 各个变量以一阶差分形式重新构造，并将第一步中的残差引入。在一个从一般到特殊的检验过程中，对短期动态关系进行逐项检验，剔除不显著项，直到得到最适当的模型形式。 注意，解释变量引入的短期关系模型的残差，代表着在取得长期均衡的过程中各时点上出现“偏误”的程度，使得第二步可以对这种偏误的短期调整或误差修正机制加以估计。 以建立我国货币需求函数为例，说明误差修正模型的建模过程。 货币需求函数通常在局部调整的结构下加以设定。在这种模型中，当前实际货币需求余额是关于实际货币需求余额滞后值、实际国民收入(通常用GDP表示)和机会成本等变量的回归。那么这种依据交易方程设定的模型可作为长期关系模型。 举例:货币需求函数 其中： 为相应的名义货币余额， 为物价指数(通常用GDP的平减指数表示), 为实际的国民收入(GDP)， 为季度通货膨胀率(根据综合物价指数衡量)。这里关于实际收入(产业规模)和机会成本变量的长期弹性分别由 给出。 其一般形式为： 第二阶段误差修正方程的一般形式是： 其中， ＝长期关系模型中的残差。 在具体建模中，首先要对长期关系模型的设定是否合理进行单位根检验，以保证 为平稳序列。其次，对短期动态关系中各变量的滞后项，进行从一般到特殊的检验，将不显著的滞后项逐渐剔除，直到找出了最佳形式为止。通常滞后期在 ＝0,1,2,3 中进行试验。 第四节 案例分析 中国城镇居民的生活费支出与可支 配收入关系的研究 表10.3是我国城镇居民月人均可支配收入（ ）和生活费支出（ ）的调整序列。现用EG两步法考察它们之间是否存在协整关系 在EViews中建立中作文档，录入人均可支配收入（ ）和生活费支出（ ）序列的数据。双击人均可支配收入（ ）序列