计量经济学第五章---协整与误差修正模型.ppt
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第五章协整与误差修正模型本章主要教学内容:第一节变量的协整关系与协整检验第二节误差修正模型第一节变量的协整关系与协整检验关注两个变量(时间序列)间的关系,若两个序列均为平稳序列,则可采用格兰杰因果检验。对非平稳序列不能采用格兰杰因果检验,通常的回归分析方法可能产生虚假回归。虚假回归:y与x相互独立(没有关系),但回归模型可以通过t检验与F检验。此时,随机误差项序列不是一个白噪声过程。很多经济或金融时间序列非平稳,可以通过若干次差分方将其转化为平稳序列。用转化后的变量建立模型,往往经济意义不明确、或者经济意
协整与误差修正模型.docx
第六讲协整与误差修正模型一、非平稳过程与单位根检验二、长期均衡关系与协整三、误差修正模型一、非平稳过程与单位根检验1、非平稳过程1)随机游走过程(randomwalk)。yt=yt-1+ut,utIID(0,2)差分平稳过程(difference-stationaryprocess)。2)有漂移项的非平稳过程(non-stationaryprocesswithdrift)或随机趋势非平稳过程(stochastictrendprocess)。yt=+yt-1+ut,utIID(0,2)迭代变换:y
计量经济学 协整与误差修正模型学习教案.pptx
会计学第一节变量的协整关系与协整检验关注两个变量(时间序列)间的关系,若两个序列均为平稳序列,则可采用格兰杰因果检验。对非平稳序列不能采用格兰杰因果检验,通常的回归分析方法可能产生虚假回归。虚假回归:y与x相互独立(没有关系),但回归模型可以通过t检验与F检验。此时,随机误差项序列不是一个白噪声过程。很多经济或金融时间序列非平稳,可以通过若干次差分方将其转化为平稳序列。用转化后的变量建立模型,往往经济意义不明确、或者经济意义改变。例:研究消费与支出的关系,如果两个序列不平稳,通过一阶差分后均成为平稳序列,
9协整与误差修正模型.ppt
回归分析中的伪回归现象的识别与回归模型的误差修正建立回归模型的主要作用建立回归模型的主要作用回归分析应用于预测中经常出现的问题2、利用“伪回归”模型进行实证与预测如:2、利用“伪回归”模型进行实证与预测印度的人口增长比较快,中国的GDP增长也比较快,这两个序列有着共同的趋势,能否把这两个序列建立一个模型。2、利用“伪回归”模型进行实证与预测如:2、利用“伪回归”模型进行实证与预测较为普遍的问题!!3、存在着因果关系的变量间建立的回归预测模型的预测效果越来越差我们建立的模型是一个均衡的模型,而实际情况不可能
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协整分析与误差修正模型一、长期均衡关系与协整如果变量X与Y是协整的,则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述:如果它们的单整阶数不相同,就不可能协整。假设X与Y间的长期“均衡关系”由式描述多变量协整关系的检验要比双变量复杂一些,主要在于协整变量间可能存在多种稳定的线性组合。62)(4.这与大多数具有静态均衡的经济理论假说不相符。784(ln(18230)-ln(17072))在t-1期末,存在下述三种情形之一:例如:前面提到的中国CPC和GDPPC,它们各自都是2阶单整,并且将会看到,它们是(2