时间序列模型 自相关性和协整检验
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Dubin-Waston统计量检验序列相关有三个主要不足: 1.D-W统计量的扰动项在原假设下依赖于数据矩阵X。 2.回归方程右边如果存在滞后因变量,D-W检验不 再有效。 3.仅仅检验是否存在一阶序列相关。 其他两种检验序列相关方法:相关图和Q-统计量、 Breush-Godfrey LM检验克服了上述不足,应用于大多数 场合。
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在时间序列模型的发展过程中,一个重要的特征是 对统计均衡关系做某种形式的假设,其中一种非常特殊 的假设就是平稳性的假设。通常一个平稳时间序列能够 有效地用其均值、方差和自相关函数加以描述。本章首 先通过讨论回归方程扰动项通常会存在的序列相关性问 题,介绍如何应用时间序列数据的建模方法,修正扰动 项序列的自相关性。进一步讨论时间序列的自回归移动 平均模型(ARMA模型),并且讨论它们的具体形式、 估计及识别方法。
ln( invt ) 1rt1 2 ln( gnpt ) ut
t = 1, 2, , T
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应用最小二乘法得到的估计方程如下:
ln( invt ) 0.016rt1 0.734ln( gnpt ) uˆt
t =(-1.32) (154.25)
R2=0.80 D.W.=0.94
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选择View/Residual test/Correlogram-Q-statistice会产生如下结果:
① 在线性估计中OLS估计量不再是有效的; ② 使用OLS公式计算出的标准差不正确; ③ 回归得到的参数估计量的显著性水平的检验不 再可信。
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§5.1.2 序列相关的检验方法
EViews提供了检测序列相关和估计方法的工具。但 首先必须排除虚假序列相关。虚假序列相关是指模型的 序列相关是由于省略了显著的解释变量而引起的。例如, 在生产函数模型中,如果省略了资本这个重要的解释变 量,资本对产出的影响就被归入随机误差项。由于资本 在时间上的连续性,以及对产出影响的连续性,必然导 致随机误差项的序列相关。所以在这种情况下,要把显 著的变量引入到解释变量中。
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T
(uˆt uˆt1)2
D.W . t2 T
uˆt2
2(1 ˆ )
t 1
如果序列不相关,D.W.值在2附近。
如果存在正序列相关,D.W.值将小于2。
如果存在负序列相关,D.W.值将在2~4之间。
正序列相关最为普遍,根据经验,对于有大于50个观测 值和较少解释变量的方程,D.W.值小于1.5的情况,说明残 差序列存在强的正一阶序列相关。
度量。在 k 阶滞后下估计偏自相关系数的计算公式如下
r1
k ,k
rk
r k1
j1 k 1, j k j
1
r k 1
j1 k 1, j k j
k 1 k 1 (5.2.27)
其中:rk 是在 k 阶滞后时的自相关系数估计值。
k, j
k 1, j
k ,k k 1,k j
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例5.1: 利用相关图检验残差序列的相关性
考虑美国的一个投资方程。美国的GNP和国内私人总投 资INV是单位为10亿美元的名义值,价格指数P为GNP的平 减指数(1972=100),利息率R为半年期商业票据利息。回 归方程所采用的变量都是实际GNP和实际投资;它们是通 过将名义变量除以价格指数得到的,分别用小写字母gnp, inv表示。实际利息率的近似值 r 则是通过贴现率R减去价格 指数变化率 p 得到的。样本区间:1963年~1984年,建立 如下线性回归方程:
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我们还可以应用所估计回归方程残差序列的自相关 和偏自相关系数,以及Ljung-Box Q-统计量来检验序列 相关。Q-统计量的表达式为:
QLB
T
T 2
p rj2 j1 T j
(5.1.7)
其中:rj 是残差序列的 j 阶自相关系数,T 是观测值的个 数,p是设定的滞后阶数 。
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p 阶滞后的Q-统计量的原假设是:序列不存在 p 阶自相关;备选假设为:序列存在 p 阶自相关。
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§5.1 序列相关及其检验
§5.1.1 序列相关及其产生的后果
对于线性回归模型
yt 0 1x1t 2 x2t k xkt ut
(5.1.1)
随机扰动项之间不相关,即无序列相关的基本假设为
cov(ut ,uts ) 0 s 0 , t 1 , 2 , , T (5.1.2)
如果扰动项序列 ut 表现为:
CSt c0 c1CSt1 c2GDPt ut
t = 1, 2, , T 应用最小二乘法得到的估计方程如下:
CSt 10.15 0.93CSt1 0.05GDPt uˆt
t = (1.93) (3.23) (41.24) R2=0.999 D.W.=1.605
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如果单纯从显著性水平、拟合优度及D.W.值来看, 这个模型是一个很理想的模型。但是,由于方程的解释 变量存在被解释变量的一阶滞后项,那么 D.W.值就不能 作为判断回归方程的残差是否存在序列相关的标准,如 果残差序列存在序列相关,那么,显著性水平、拟合优 度和F统计量将不再可信。所以,必须采取本节中介绍的 其他检验序列相关的方法检验残差序列的自相关性。这 里采用 LM 统计量进行检验(p=2),得到结果如下:
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2 . 相关图和Q -统计量
1. 自相关系数 我们还可以应用所估计回归方程残差序列的自相关系数
和偏自相关系数来检验序列相关。时间序列 ut 滞后 k 阶的
自相关系数由下式估计
rk
T
t k 1
ut
u
utk u
T
t 1
ut
u
2
(5.2.26)
其中 u 是序列的样本均值,这是相距 k 期值的相关系数。
如果Q-统计量在某一滞后阶数显著不为零,则说 明序列存在某种程度上的序列相关。在实际的检验中, 通常会计算出不同滞后阶数的Q-统计量、自相关系数 和偏自相关系数。如果,各阶Q-统计量都没有超过由 设定的显著性水平决定的临界值,则接受原假设,即 不存在序列相关,并且此时,各阶的自相关和偏自相 关系数都接近于0。
例5.1(续) 序列相关LM检验
LM统计量显
示,在5%的显
著性水平拒绝原
假设,回归方程
的残差序列存在
序列相关性。因
此,回归方程的
估计结果不再有
效,必须采取相
应的方式修正残
差的自相关性。
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例5.2: 含滞后因变量的回归方程扰动项序列相关的检验
考虑美国消费CS 和GDP及前期消费之间的关系,数据 期间:1947年第1季度~1995年第1季度,数据中已消除了 季节要素,建立如下线性回归方程:
在EView软件中的操作方法: 选择View/Residual Tests/Serial correlation LM Test, 一 般 地 对 高 阶 的 , 含 有 ARMA 误 差 项 的 情 况 执 行 Breush-Godfrey LM。在滞后定义对话框,输入要检验 序列的最高阶数。
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称 rk 为时间序列 ut 的自相关系数,自相关系数可以部分的
刻画一个随机过程的性质。它告诉我们在序列 ut 的邻近数
据之间存在多大程度的相关性。
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2.偏自相关系数
偏自相关系数是指在给定ut-1,ut-2,…,ut-k-1的条件下,
ut 与ut-k 之间的条件相关性。其相关程度用偏自相关系数k,k
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源自文库
EViews提供了以下3种检测序列相关的方法。
1.D_W统计量检验
Durbin-Watson 统计量(简称D_W统计量)用于检
验一阶序列相关,还可估算回归模型邻近残差的线性联
系。对于扰动项 ut 建立一阶自回归方程:
ut ut1 t
(5.1.6)
D_W统计量检验的原假设: = 0,备选假设是 0。
E(ututs ) 0 s 0 , t 1 , 2 , , T (5.1.4)
特别的,如果仅存在
E(utut1) 0
t 1,2, , T
(5.1.5)
称为一阶序列相关,这是一种最为常见的序列相关问
题。
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如果回归方程的扰动项存在序列相关,那么应用 最小二乘法得到的参数估计量的方差将被高估或者低 估。因此,检验参数显著性水平的 t 统计量将不再可信。 可以将序列相关可能引起的后果归纳为:
虚线之间的区域是自相关中正负两倍于估计标准差所夹成的。如
果自相关值在这个区域内,则在显著水平为5%的情形下与零没有显
著区别。
本例 1 阶的自相关系数和偏自相关系数都超出了虚线,说明存在1
阶序列相关。1 阶滞后的Q-统计量的 P 值很小,拒绝原假设,残差序
列存在一阶序列相关。
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3 . 序列相关的LM检验
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反之,如果,在某一滞后阶数 p,Q-统计量超过设定 的显著性水平的临界值,则拒绝原假设,说明残差序列存 在 p 阶自相关。由于Q-统计量的 P 值要根据自由度 p 来 估算,因此,一个较大的样本容量是保证Q-统计量有效 的重要因素。
在EViews软件中的操作方法: 在方程工具栏选择View/Residual Tests/correlogramQ-statistics。EViews将显示残差的自相关和偏自相关函数 以及对应于高阶序列相关的Ljung-Box Q统计量。如果残 差不存在序列相关,在各阶滞后的自相关和偏自相关值都 接近于零。所有的Q-统计量不显著,并且有大的 P 值。
第五章 时间序列模型
关于标准回归技术及其预测和检验我们已经在 前面的章节讨论过了,本章着重于时间序列模型的估 计和定义,这些分析均是基于单方程回归方法,第9 章我们还会讨论时间序列的向量自回归模型。
这一部分属于动态计量经济学的范畴。通常是运 用时间序列的过去值、当期值及滞后扰动项的加权和 建立模型,来“解释”时间序列的变化规律。
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由于传统的时间序列模型只能描述平稳时间序 列的变化规律,而大多数经济时间序列都是非平稳 的,因此,由20世纪80年代初Granger提出的协整概 念,引发了非平稳时间序列建模从理论到实践的飞 速发展。本章还介绍了非平稳时间序列的单位根检 验方法、ARIMA模型的建模方法、协整理论的基本 思想及误差修正模型。
F统计量是对式(5.1.9)所有滞后残差联合显著性的一种检
验。T×R2统计量是LM检验统计量,是观测值个数 T 乘以
回归方程(5.1.9)的 R2。一般情况下,T×R2统计量服从
渐进的 2(p) 分布。
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在给定的显著性水平下,如果这两个统计量小于设 定显著性水平下的临界值,说明序列在设定的显著性水 平下不存在序列相关;反之,如果这两个统计量大于设 定显著性水平下的临界值,则说明序列存在序列相关性。
(5.2.28)
这是偏自相关系数的一致估计。
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要得到k,k的更确切的估计,需要进行回归
ut 0 1ut1 k1utk1 k,k utk t
t = 1, 2, , T (5.2.29) 因此,滞后 k 阶的偏自相关系数是当 ut 对 ut-1,…,ut-k 作回归时 ut-k 的系数。称之为偏相关是因为它度量了k 期 间距的相关而不考虑 k -1 期的相关。
与D.W.统计量仅检验扰动项是否存在一阶自相关不 同,Breush-Godfrey LM检验(Lagrange multiplier,即 拉格朗日乘数检验)也可应用于检验回归方程的残差序 列是否存在高阶自相关,而且在方程中存在滞后因变量 的情况下,LM检验仍然有效。
LM检验原假设为:直到 p 阶滞后不存在序列相关, p 为预先定义好的整数;备选假设是:存在 p 阶自相关。 检验统计量由如下辅助回归计算。
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(1)估计回归方程,并求出残差et
et yt ˆ0 ˆ1x1t ˆ2 x2t ˆk xkt
(2)检验统计量可以基于如下回归得到
(5.1.8)
et Xt 1et1 pet p vt
(5.1.9)
这是对原始回归因子Xt 和直到 p 阶的滞后残差的回归。 LM检验通常给出两个统计量:F 统计量和 T×R2 统计量。
cov(ut ,uts ) 0 s 0 , t 1 , 2 , , T (5.1.3)
即对于不同的样本点,随机扰动项之间不再是完全相互独立的,
而 是 存 在 某 种 相 关 性 , 则 认 为 出 现 了 序 列 相 关 性 (serial
correlation)。
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由于通常假设随机扰动项都服从均值为0,同方差 的正态分布,则序列相关性也可以表示为: