第十三章非平稳经济变量与协.ppt

第十三章 非平稳经济变量与协整 第一节 非平稳时间序列与虚假回归 第二节 单位根检验 第三节 经济变量的协整性 第四节 误差修正模型 * 第一节非平稳时间序列与虚假回归 一、再论非平稳时间序列 根据上一讲分析，非平稳时间序列可分为强非平稳和齐次非平稳两种类型，但按照伯克斯-詹金斯的研究可知，实践中的时间序列一般都属于齐次非平稳。因此可写成 以上形式说明两点： ①时间序列非平稳性的检验等价于单位根检验； ②非平稳时间序列一般都具有单整性，它的自回归算子有几个单位根，就是几阶单整。 关于非平稳时间序列有如下结论： 二、虚假回归 1. 虚假回归涵义：当求两个相互独立的非平稳时间序列的相关关系时，常常得到一个相关系数显著不为0的结论。当用两个相互独立的非平稳时间序列建立回归模型时，常常得到一个具有统计显著性的回归函数。分别称此为虚假相关和虚假回归。 2. 虚假回归实例 设数据生成系统： 其方差远远大于正常t分布的方差，它的分布是发散的（图13.1），可见拒绝β1=0的概率非常大。而按照设定条件，理应有β1=0，但由于变量的非平稳性使得假设检验结果与真实情况相背离。这样的回归就是虚假回归。 这一实例说明：经典计量经济学的模型检验方法有时是存在漏洞的。 3. 4.实例中的DW分布 对于非平稳且相互独立的xt和yt进行线性回归并计算DW，根据菲利普斯的研究：DW为右偏态分布，且当样本容量趋于无穷大时，DW分布趋于0（图13.2）。而当两个时间序列相关时，DW近似服从以2为均值的正态分布，当样本容量趋于无穷大时，DW收敛于一个非0值。可见，DW的值可用来作为区别真假回归的一个办法。 5.虚假回归原因分析 因为数据生成系统的真实性，建立模型 第二节 单位根检验 一、DF统计量分布特征 此近似模型与前面讨论的自回归模型形式完全一样，因此，β的DF分布也可看作是一样的。以下就根据DF分布来检验yt的非平稳性，即单位根检验。 二、单位根检验 DF检验也可用另一种形式表达： 单位根检验注意事项： 根据前面对该形式分析，当yt非平稳，其DF分布与AR(1)相似，因此可采用类似AR(1)情形的DF检验。 因式中含Dyt的滞后项，所以此时的单位根检验称为增项DF检验或ADF检验。 作ADF检验应注意事项： ①滞后项个数k的选择准则：一要充分大，以消除vt的自相关；二要尽量小，以保持更大的自由度。 ②检验用临界值与AR(1)时一样。 实际中的时间序列一般不是AR(1)形式，所以ADF检验是最常用的单位根检验法。 例1（P332） *