应用统计与计量模型第讲教案.ppt

*/* 4.4 格兰杰（Granger）因果检验 格兰杰因果检验是专门用于判别时间序列{x}是否为时间序列{y}变动产生原因的统计检验方法。格兰杰因果检验首先估计出当前Y的数值被滞后k期取值所解释的水平，然后验证序列{x}的滞后值引入之后是否能够显著地提高序列{y}的解释水平。一般需要同时检验问题的另一方面，即辨析序列{y}是序列{x}的格兰杰成因，需要计算如下的双变量回归模型（双变量分布滞后自回归模型）。 零假设为 4．协整与误差修正模型 《应用统计与模型》第5讲  */* 4.5 误差修正模型 DHSY模型 误差修正模型（ECM, Error Correction Model）的基本形式最初是由Davidson、Hendry、Srba和Yeo（1978）提出的，因此称为DHSY模型。 可整理为 即得误差修正模型(ECM)。并将式中的为误差修正项 记为ecm。 4．协整与误差修正模型 《应用统计与模型》第5讲  */* 因变量的短期波动，一方面受到自变量短期波动的影响，另一方面取决于ecm。若时间序列{x}和时间序列{y}之间存在长期均衡关系，有 所以ecm反映了时间序列{y}在短期波动中偏离其长期关系的程度，就是时间序列{x}和时间序列{y}长期均衡方程的误差项，因而又称为均衡误差。由此，误差修正模型（ECM）又可记为 由于该误差修正模型经济意义明确，便于采用OLS估计，采用该式计算到误差修正模型的估计方程。 4．协整与误差修正模型 《应用统计与模型》第5讲  */* 4.6 Johansen协整检验 为了对多变量线性模型进行协整检验。S.Johansen(1988)、S.Johansen 和K.Juselius(1990)提出了基于极大似然估计法的多重协整向量的检验方法，即Johansen协整检验方法。 Johansen协整检验克服了Engle and Granger(1987) 提出的EG两步法只能检验一个协整关系的局限，将协整检验推广到存在多个协整关系的场合，有力地推进了有关协整分析的实证研究。 特征值迹检验统计值(Trace Statistic)和最大特征值检验统计值(Max-Eigen Statistic)是Johansen协整检验的两个主要的检验统计量。 4．协整与误差修正模型 《应用统计与模型》第5讲  5.协整理论的实证应用 */* 5.1 我国房价与地价的协整分析 (1)文章及背景 “地价与房价——兼与任志强先生商榷” 作者：李宏瑾，中国人民银行营业管理部金融研究处，中国人民大学财政金融学院博士。 该文运用1998年以来我国房屋价格和土地交易价格指数的季度数据，根据格兰杰因果检验的方法，表明近年来房价是推动土地价格上涨的原因，而土地价格则始终不是房价上涨的原因。 2005年8月5日，中国人民银行发布了房地产金融分析小组《2004年中国房地产金融报告》，引起了社会上的广泛关注。 华远集团总裁任志强先生报告发布不到一个星期，就在各大门户网站上公开了其题为《地产报告逻辑混乱-央行报告中的疑问》一文，洋洋数万言，处处直指央行报告的“不足”。 5．协整理论的实证应用 《应用统计与模型》第5讲  */* 文中题为“关于价格的误导”的第五部分，在承认房价一级市场连年上涨事实之后，指出“央行的报告则带有明显的误导性作用，与销售价格指数相对应的应是土地价格定基指数和家庭可支配收入定基指数。假如将这三个指数关系放在一张图上分析，会明确的看出土地价格的定基指数上涨是造成房价上涨的重要因素”。 应该说，从表面上看，任先生的成本增加说更符合人们一般的常识。但是，我们从数据上看地价与房价之间的密切关系和一般的常识推理，就能够有十分充足的理由说确是地价推动了房价了吗？对此，我们还需要进一步的探究，并与任先生商榷。 5．协整理论的实证应用 《应用统计与模型》第5讲  */* （2）基本情况 居民普通住宅用地价格指数与普通住宅销售价格指数，地价与房价的长期趋势 对房价和地价的长期趋势数据进行最小二乘回归，可以得到如下方程： 房价=-39.83176+1.399740×地价 (-18.03392) (65.83221) R2=0.994，调整R2=0