计量经济学课件第11章、12章.ppt

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1、1第第1111章章 回归课题研究回归课题研究11.1 选择主题选择主题11.2 收集数据收集数据11.3 高级数据来源高级数据来源11.4 对研究课题的实用性建议对研究课题的实用性建议11.5 撰写研究报告撰写研究报告11.6 回归分析的用户清单及应用指南回归分析的用户清单及应用指南2第第1212章章 时间序列模型时间序列模型动态模型动态模型非平稳变量非平稳变量312.1动态模型动态模型12.1.1 分布滞后模型分布滞后模型 回归模型不仅含有解释变量的当前值，还回归模型不仅含有解释变量的当前值，还含有它们的滞后值含有它们的滞后值.注意注意:此类模型的构造也基本上是来源于经此类模型的构造也基本上

2、是来源于经济理论济理论,而不是为了克服自相关等问题而不是为了克服自相关等问题.4 在在经经济济运运行行过过程程中中，广广泛泛存存在在时时间间滞滞后后效效应应。某某些些经经济济变变量量不不仅仅受受到到同同期期各各种种因因素素的的影影响响，而而且且也也受受到到过过去去某某些些时时期期的的各各种种因因素素甚甚至至自自身身的的过过去去值值的的影响。影响。通通常常把把滞滞后后的的解解释释变变量量叫叫做做滞滞后后变变量量（Lagged Lagged VariableVariable），含含有有滞滞后后变变量量的的模模型型称称为为分分布布滞滞后后模模型。型。分分布布滞滞后后模模型型考考虑虑了了时时间间因因素

3、素的的作作用用，使使静静态态分分析析的的问问题题有有可可能能成成为为动动态态分分析析,所所以以又又称称动动态态模型（模型（Dynamical ModelDynamical Model）。）。56分布滞后模型分布滞后模型例如：消费函数例如：消费函数 通通常常认认为为，本本期期的的消消费费除除了了受受本本期期的的收收入入影响之外，还受前影响之外，还受前1 1期，或前期，或前2 2期收入的影响：期收入的影响：Y Yt t=0 0+1 1X Xt t+2 2X Xt-1t-1+3 3X Xt-2t-2+t tX Xt-1t-1，X Xt-2t-2为滞后变量。为滞后变量。7 一个例子：一个例子：假定某消

4、费者以后每年的收入增加假定某消费者以后每年的收入增加20002000元，元，他可能会把各年增加的收入按以下形式分配，当他可能会把各年增加的收入按以下形式分配，当年增加消费支出年增加消费支出800800元，第二年增加消费支出元，第二年增加消费支出600600元，第三年又增加消费支出元，第三年又增加消费支出400400元，把所余部分元，把所余部分用于储蓄。用于储蓄。所以可以把消费函数写成：所以可以把消费函数写成：8可能的问题可能的问题:1 1、没有先验准则确定滞后期长度；、没有先验准则确定滞后期长度；2 2、X的的各各期期滞滞后后项项之之间间可可能能存存在在高高度度线线性性相相关关，即即模模型型存

5、存在在高高度的多重共线性；度的多重共线性；3 3、如果滞后期较长，将缺乏足够的自由度进行估计和检验。、如果滞后期较长，将缺乏足够的自由度进行估计和检验。解解决决方方法法：使使用用动动态态模模型型，即即用用应应变变量量的的滞滞后后变变量量代代替替解解释释变变量的所有滞后项。量的所有滞后项。9有限分布模型：有限分布模型：0 0：短短 期期(short-run)(short-run)或或 即即 期期 乘乘 数数(impact(impact multiplier)multiplier)，表表示示本本期期X X变变化化一一单单位位对对Y Y平平均均值值的的影响程度。影响程度。i i(i=1,2(i=1,

6、2,s),s)：动态乘数或延迟系数，表示各：动态乘数或延迟系数，表示各滞后期滞后期X X的变动对的变动对Y Y平均值影响的大小。平均值影响的大小。1012.1.2 12.1.2 什么是动态模型什么是动态模型111212.1.3 12.1.3 动态模型的实例动态模型的实例P233P2331312.2 12.2 序列相关性和动态模型序列相关性和动态模型 对动态模型，序列相关会造成参数的对动态模型，序列相关会造成参数的OLSOLS估计值的偏误，但第估计值的偏误，但第9 9章所讨论的序列相关的章所讨论的序列相关的后果、侦察和补救，要么不正确，要么需要后果、侦察和补救，要么不正确，要么需要针对滞后应变量

7、的存在而进行修正。针对滞后应变量的存在而进行修正。1412.2.1 12.2.1 序列相关性使动态模型产生偏误序列相关性使动态模型产生偏误1512.2.2 12.2.2 动态模型中序列相关的检验动态模型中序列相关的检验拉格朗日乘数检验拉格朗日乘数检验P235P2351612.2.3 12.2.3 动态模型序列相关性的修正动态模型序列相关性的修正1 1、改进设定：可能遗漏变量或滞后分布的形式不对、改进设定：可能遗漏变量或滞后分布的形式不对2 2、工具变量法：找一个变量，与、工具变量法：找一个变量，与 高度相关，但与高度相关，但与 不相关不相关的变量。的变量。3 3、修正的、修正的GLSGLS：较

8、复杂。：较复杂。总之总之,序列相关造成动态模型估计的偏误序列相关造成动态模型估计的偏误,但消除方程的但消除方程的序列相关很困难序列相关很困难.1712.3 Granger12.3 Granger因果关系因果关系分布滞后模型的应用分布滞后模型的应用:为经济因果关系提供证据为经济因果关系提供证据:GrangerGranger检验：问：检验：问：v两个变量之间在时间上有先导滞后关系，两个变量之间在时间上有先导滞后关系，我们能不能从统计上侦破其因果导向呢？我们能不能从统计上侦破其因果导向呢？即哪个变量引导另一个变量？即哪个变量引导另一个变量？v例如：是货币供给的增加刺激例如：是货币供给的增加刺激GDP

9、的增长，的增长，还是还是GDP最终导致政府增加货币供给？最终导致政府增加货币供给？18GrangerGranger检验的回归方程检验的回归方程其中其中 1t1t与与 2t2t是不相关的。是不相关的。19两个变量之间的四种关系两个变量之间的四种关系v从从X X到到Y Y的单向因果关系的单向因果关系（不全为不全为0 0；全为全为0 0）；）；v从从Y Y到到X X的单向因果关系的单向因果关系（不全为不全为0 0；全为全为0 0）；）；vX X与与Y Y之间存在双向的因果关系；之间存在双向的因果关系；vX X与与Y Y两个变量是独立的，不存在因果关系。两个变量是独立的，不存在因果关系。20Grang

10、erGranger检验中存在的问题检验中存在的问题v即使我们能证明事件即使我们能证明事件A总是在事件总是在事件B之前发生，之前发生，只能说事件只能说事件A是事件是事件B的的GrangerGranger因，不能说事因，不能说事件件A是事件是事件B的因。的因。v因果方向和所含滞后项的个数可能有重要的因果方向和所含滞后项的个数可能有重要的关系！关系！v戴维斯和麦金农的建议：滞后期数宁多无少！戴维斯和麦金农的建议：滞后期数宁多无少！2112.4 12.4 谬误相关和非平稳性谬误相关和非平稳性 谬误回归（谬误回归（Spurious regressionSpurious regression）当用一个时间

11、序列对另一个时间序列做回归时，虽当用一个时间序列对另一个时间序列做回归时，虽然两者之间并无任何意义的关系，但是常常会得到一个然两者之间并无任何意义的关系，但是常常会得到一个很高的很高的R R2 2值。这只是因为两个时间变量都显示出强劲的趋值。这只是因为两个时间变量都显示出强劲的趋势，而不是由于两者之间的真实关系。这样的回归结果势，而不是由于两者之间的真实关系。这样的回归结果就是谬误的。就是谬误的。例如：如果一个国家发生恶性通货膨胀，那么任意一个名例如：如果一个国家发生恶性通货膨胀，那么任意一个名义变量都会和几乎所有其它的名义变量高度相关。义变量都会和几乎所有其它的名义变量高度相关。如果时间序列

12、是如果时间序列是非平稳的非平稳的，就有可能出现谬误回归。，就有可能出现谬误回归。如果时间序列是如果时间序列是平稳的平稳的，那么就可以用，那么就可以用OLSOLS做回归。做回归。问：什么是平稳的？问：什么是平稳的？2212.4.112.4.1时间序列的平稳性与非平稳性时间序列的平稳性与非平稳性23随机过程随机过程v任何时间序列数据都可以把它看作由一个随任何时间序列数据都可以把它看作由一个随机过程产生的结果。机过程产生的结果。v一个具体的数据集可视为随机过程的一个一个具体的数据集可视为随机过程的一个（特殊的）实现（也就是一个样本）。（特殊的）实现（也就是一个样本）。v随机过程和它的一个实现之间的区

13、别可类比随机过程和它的一个实现之间的区别可类比于横截面数据中总体和样本之间的区别。于横截面数据中总体和样本之间的区别。24平稳随机过程平稳随机过程v如果一个随机时间序列如果一个随机时间序列X Xt t满足以下性质，则满足以下性质，则X Xt t是平是平稳的（弱平稳）：稳的（弱平稳）：均值：均值：E(XE(Xt t)=)=(常数常数)方差：方差：var(Xvar(Xt t)=)=2 2 (常数常数)协方差：协方差：k k=E(X=E(Xt t-)(X(Xt+kt+k-)(只与间隔有关只与间隔有关)v如果上述一个或几个性质不满足如果上述一个或几个性质不满足,则则X Xt t是非平稳的是非平稳的.v

14、一个时间序列不是平稳的，就称为非平稳时间序一个时间序列不是平稳的，就称为非平稳时间序列列.25平稳时间序列平稳时间序列 平稳性的解释：指时间序列的统计规律不平稳性的解释：指时间序列的统计规律不随时间的推移而发生变化。随时间的推移而发生变化。直观上，一个平稳的时间序列可以看作是一条直观上，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。平稳性是时间序列围绕其均值上下波动的曲线。平稳性是时间序列的一个重要的特性，它保证了随机过程基本上没的一个重要的特性，它保证了随机过程基本上没有结构变动，而结构变动会给预测带来困难，甚有结构变动，而结构变动会给预测带来困难，甚至不可预测。至不可预测。26

15、非平稳性非平稳性v所谓时间序列的非平稳性，是指时间序列的统计所谓时间序列的非平稳性，是指时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化，即生成变量时规律随着时间的位移而发生变化，即生成变量时间序列的随机过程的特征随着时间而变化。间序列的随机过程的特征随着时间而变化。v非平稳性的直接后果是导致回归分析的结果是谬非平稳性的直接后果是导致回归分析的结果是谬误相关误相关,模型结果不可信模型结果不可信.v实际中，只有极少数时间序列是平稳的。实际中，只有极少数时间序列是平稳的。27随机游走随机游走v我们做回归：我们做回归：Y Yt t=r rY Yt-1t-1+t t (12-22)(12-22)v如果发现如

16、果发现r r 1 1，则我们说随机变量有一个单，则我们说随机变量有一个单位根。位根。v在经济学中一个有单位根的时间序列叫随机在经济学中一个有单位根的时间序列叫随机游走（游走（random walkrandom walk）。）。28随机游走的比喻随机游走的比喻v一个醉汉的游走。醉汉离开酒吧后在时刻一个醉汉的游走。醉汉离开酒吧后在时刻t t移移动一个随机的距离动一个随机的距离u ut t，如果他无限地继续游，如果他无限地继续游走下去，他将最终漂移到离酒吧越来越远的走下去，他将最终漂移到离酒吧越来越远的地方。地方。v如信奉有效资本市场假设的人认为股票价格如信奉有效资本市场假设的人认为股票价格服从随机

17、步游模型服从随机步游模型,今天的股价等于昨天的今天的股价等于昨天的股价加上一个随机冲击。股价加上一个随机冲击。29单位根过程为非平稳随机过程单位根过程为非平稳随机过程3012.4.2 12.4.2 谬误回归谬误回归一个例子：一个例子：P239P2393112.4.3 DF12.4.3 DF检验检验323312.4.4 12.4.4 协整协整v当两个变量都是非平稳时间序列，则可能存当两个变量都是非平稳时间序列，则可能存在伪回归。所以要检验序列的平稳性（如单在伪回归。所以要检验序列的平稳性（如单位根检验）位根检验）v但是大多数序列都是非平稳的，为防止伪回但是大多数序列都是非平稳的，为防止伪回归，这

18、时的处理办法有：归，这时的处理办法有：协整：单个变量可能是非平稳的协整：单个变量可能是非平稳的,但这些非平但这些非平稳变量的线性组合可能是平稳的。（若平稳变量的线性组合可能是平稳的。（若平稳就是协整的）稳就是协整的）34协整协整的比喻的比喻v若若Y Yt t与与X Xt t都有以随机的方式上升的趋势，但是都有以随机的方式上升的趋势，但是他们似有共同趋势。这一运动类似于两个舞他们似有共同趋势。这一运动类似于两个舞伴，一个在随机游动，另一个也亦步亦趋地伴，一个在随机游动，另一个也亦步亦趋地随机游动。这种同步就是协整时间序列。随机游动。这种同步就是协整时间序列。v如果两个时间序列有协整关系，则如果两

19、个时间序列有协整关系，则OLSOLS回归所回归所给的回归结果未必就是谬误的，而且通常的给的回归结果未必就是谬误的，而且通常的t t和和F F检验是有效的。如葛兰杰所说：检验是有效的。如葛兰杰所说：“可以把可以把协整检验看成是避免出现谬误回归协整检验看成是避免出现谬误回归”情况的情况的一个预检验。一个预检验。35协整检验的意义及步骤协整检验的意义及步骤v可以作为线性回归的诊断性检验，可以看作是避免可以作为线性回归的诊断性检验，可以看作是避免伪回归的预检验，还可以看作是对经济理论的正确伪回归的预检验，还可以看作是对经济理论的正确性检验。性检验。v两变量的两变量的协整协整检验步骤：检验步骤：Step1 XStep1 Xt t和和Y Yt t都是随机游走的序列，将都是随机游走的序列，将X Xt t对对Y Yt t用用OLSOLS回归，得残差序列回归，得残差序列e et t；Step2 Step2 检验检验e et t的平稳性。若的平稳性。若e et t平稳，则平稳，则X Xt t和和Y Yt t是是协协整整的，否则就不是的，否则就不是协整协整的。的。检验检验e et t平稳性：平稳性：DFDF检验检验3610.4.5 10.4.5 处理非平稳时间序列的标准步骤处理非平稳时间序列的标准步骤P242P24237小结小结38作业作业v2,3,42,3,4v其它课后做其它课后做.