回归分析中的伪回归及其处理.pptVIP

前文已经提到，对于非稳定时间序列，可通过差分的方法将其化为稳定序列，然后才可建立经典的回归分析模型。例如：建立人均消费水平（Y）与人均可支配收入（X）之间的回归模型：误差修正模型12式中，vt=?t-?t-1差分X,Y成为平稳序列建立差分回归模型如果Y与X具有共同的向上或向下的变化趋势然而，这种做法会引起两个问题：0102030405如果X与Y间存在着长期稳定的均衡关系：Yt=?0+?1Xt+?t中的?t是一个一阶移动平均时间序列，因而是序列相关的；且误差项?t不存在序列相关，则差分式：?Yt=?1?Xt+?t如果采用差分形式进行估计，则关于变量水平值的重要信息将被忽略，这时模型只表达了X与Y间的短期关系，而没有揭示它们间的长期关系。因为，从长期均衡的观点看，Y在第t期的变化不仅取决于X本身的变化，还取决于X与Y在t-1期末的状态，尤其是X与Y在t-1期的不平衡程度。例如，使用?Yt=?1?Xt+?t回归时，很少出现截距项显著为零的情况，即我们常常会得到如下形式的方程：01在X保持不变时，如果模型存在静态均衡（staticequilibrium），Y也会保持它的长期均衡值不变。02(*)03可见，简单差分不一定能解决非平稳时间序列所遇到的全部问题，因此，误差修正模型便应运而生。但如果使用（*）式，即使X保持不变，Y也会处于长期上升或下降的过程中，这意味着X与Y间不存在静态均衡。这与大多数具有静态均衡的经济理论假说不相符。误差修正模型（ErrorCorrectionModel，简记为ECM）是一种具有特定形式的模型，它的主要形式是由Davidson、Hendry、Srba和Yeo于1978年提出的，称为DHSY模型。通过一个具体的模型来介绍它的结构。假设两变量X与Y的长期均衡关系为:Yt=?0+?1Xt+?t010201由于现实经济中X与Y很少处在均衡点上，因此实际观测到的只是X与Y间的短期的或非均衡的关系。02实际上，第t期的Y值，不仅与X的变化有关，而且与t-1期X与Y的状态值有关。假设具有如下(1,1)阶分布滞后形式：上面回归方程不能直接运用OLS法。对上述分布滞后模型适当变形得：或，式中，（**）上面回归方程不能直接运用OLS法。对上述分布滞后模型适当变形得：或，式中，（**）Y的变化决定于X的变化以及前一时期的非均衡程度。上面回归方程不能直接运用OLS法。对上述分布滞后模型适当变形得：或，式中，（**）Y的变化决定于X的变化以及前一时期的非均衡程度。t-1期的非均衡误差项上面回归方程不能直接运用OLS法。对上述分布滞后模型适当变形得：或，式中，（**）Y的变化决定于X的变化以及前一时期的非均衡程度。t-1期的非均衡误差项Y的值已对前期的非均衡程度作出了修正。（**）表示误差修正项ecm的修正作用：(1)若(t-1)时刻Y大于其长期均衡解?0+?1X，ecm为正，则(-?ecm)为负，使得?Yt减少；(2)若(t-1)时刻Y小于其长期均衡解?0+?1X，ecm为负，则(-?ecm)为正，使得?Yt增大。若(t-1)时刻Y大于其长期均衡解?0+?1X，ecm为正，则(-?ecm)为负，使得?Yt减少；若(t-1)时刻Y小于其长期均衡解?0+?1X，ecm为负，则(-?ecm)为正，使得?Yt增大。（***）体现了长期非均衡误差对的控制。知，一般情况下|?|1，由关系式?=1-?得：0?1。可以据此分析ecm的修正作用：回归分析中的伪回归及其处理方法

——长期均衡关系

——误差修正回归模型回归分析的主要作用1.描述分析与探索分析2.预测分析3.结构分析与实证分析4.政策评价回归分析的主要作用1.描述分析与探索分析2.预测分析3.结构分析与实证分析4.政策评价0102根据解释变量的预测值测算被解释变量的未来值，扩大了最后的预测误差要预测某期的GDP，需要知道解释变量的同期数值,而实际上，在预测GDP之前，上述解释变量的同期数值也是未知的，因此，需要首先通过其他方法对解释变量的数值进行预测，然后，再利用回归模型预测GDP。这种根据解释变量的预测值回归测算被解释变量未来值的方法无形之中扩大了最后的预测误差。回归分析应用预测中经常出现的问题1利用非平稳时间序列直接建模容易产生“伪回归”问题2如:回归分析应用预测中经常出现的问题0102利用非平稳时间序列直接建模容易产生