误差修正模型.ppt

第一页，共16页。 时间序列的平稳性指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化，即生成时间序列的随机过程特征不随时间的变化而变化。 直观上，一个平稳的时间序列可以看作是一条围绕其均值上下波动的曲线。 第二页，共16页。 如果X t满足下列条件： 如果一个时间序列的均值或方差或两者都与时间有关，即该时间序列不存在可收敛的长期平均水平，且方差会随着时间推移而无限地增大，则称该时间序列是非平稳的，该随机过程是一非平稳随机过程。 第三页，共16页。 单整过程是一类特殊的非平稳随机过程。简言之，单整过程是指经过差分可以达到平稳的非平稳随机过程。如果一个原始序列平稳，我们称之为 I (0)过程。如果一个原始时间序列非平稳，而经过一次差分变成平稳的，即 我们就说原时间序列是一阶单整，记为 I (1)。如果一次差分变换后仍然是非平稳的时间序列，则还可以对差分序列再作差分变换，在进行了d 次差分后才变为平稳序列，这种经过d次差分才平稳的时间序列称为d 阶单整，记为 I ( d )。 第四页，共16页。 多数宏观经济时间序列一般都是非平稳的,即其均值与方差是随时间的变化而变化的，如果用非平稳时间序列建立模型会带来虚假回归问题。 非平稳变量可以先通过差分变换，成为平稳变量以后建立模型,但这种模型无法估计原非平稳变量间的任何关系。所以,简单地用差分变量建立经济计量模型,一般来说,并不是一个恰当可行的方法。 第五页，共16页。 恩格尔和格兰杰所提出的协整理论，协整理论的宗旨在于对于那些建模较为困难的非平稳序列,通过引入协整的差分变量,达到是模型成立并提高模型精度的目的。 并将经济变量之间存在的长期稳定关系称为协整关系，可以说经济变量的协整性是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述, 当且仅当若干个平稳变量具有协整性时,由这些变量建立的回归模型才有意义。所以协整性检验也是区别真实回归和虚假回归的有效方法。 第六页，共16页。 协整检验的思想在于：如果某两个或多个同阶时间序列向量的某种线性组合可以得到一个平稳的误差序列，则这些非平稳时间序列存在长期的均衡关系，或者说这些序列具有整性。协整检验分为两变量之间协整性检验和多变量之间的协整性检验。 第七页，共16页。 假如Xt 和Yt 都是 I (1)的，我们可以用以下思路来检验它们之间是否存在协整关系。首先用 OLS 对协整回归方程 进行估计。然后，检验残差et 是否是平稳的。 如果Xt和Yt没有协整关系，那么它们的任一线性组合都是非平稳的，残差et 也将是非平稳的。所以，我们通过检验残差et是否平稳，就可以得知Xt 和Yt是否存在协整关系。 第八页，共16页。 Johansen极大似然值法是采用极大似然估计来对多个变量是否存在协整关系进行检验,这是通过建立VAR模型实现的。 首先,假设Xt和Yt分别是k阶和d阶向量,它们服从一阶单整过程,建立VAR模型如下: 如果系数矩阵 的秩r k,则存在kxr阶矩阵?和?使矩阵 = ??’和?’Yt都服从平稳过程,然后再做迹检验和最大特征值检验。 第九页，共16页。 .根据格兰杰定理,如果若干个非平稳变量存在协整关系,则这些变量必有误差修正模型(ECM)的表达式存在,反之也成立。 第十页，共16页。 误差修正模型 考虑一个只有两个变量的自回归分布滞后模型 ARDL 若把该模型变形成Yt 的一阶差分的如下形式，即 若令 第十一页，共16页。 则模型变为 式中:?Yt 代表被解释变量的短期波动，?Xt 为解释变量的短期波动，ecmt?1代表的则是两个变量之间关系对长期均衡的偏离，即上一期变量偏离均衡水平的误差，称为误差修正项。α 称为修正系数，反映 Y 对均衡偏离的修正速度。 因此被解释变量的短期波动可以分解成两个部分: 一部分为解释变量的短期波动影响，另一部分为长期均衡的调节效应。模型中β2通常小于 1，所以ecmt?1的系数α 通常小于 0。 第十二页，共16页。