计量经济学第五章 协整与误差修正模型
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2. 协整与长期均衡的关系 当y与x存在协整关系时,协整回归模型的随机扰动项 为一个平稳序列,说明其他因素的冲击可能会使y偏离 均衡状态,但随着时间的推移,这种影响会逐渐消失, y又会回到长期均衡状态。
误差修正模型则说明,当y与x存在协整关系时,系统 的内在约束机制如何使y回到长期均衡状态的。 3. 经济变量的长期与短期变化模型 长期趋势模型
第五章 协整与误差修正模型
本章主要教学内容:
第一节
第二节
变量的Baidu Nhomakorabea整关系与协整检验
误差修正模型
第一节 变量的协整关系与协整检验 关注两个变量(时间序列)间的关系,若两个序列均为 平稳序列,则可采用格兰杰因果检验。 对非平稳序列不能采用格兰杰因果检验,通常的回归分析 方法可能产生虚假回归。 虚假回归:
EG两步法的具体检验步骤: xt , yt ~ I (1)
第一步: 利用最小二乘法估计模型,并建立相应的残差序列;
第二步: 对残差序列进行平稳性检验,可以使用的检验方程有:
et et 1 j et j j
et et 1 j et j j
二、时间序列的协整性
1. 协整性的定义
如果同阶单整的一组时间序列的一个线性组合为低 阶单整的序列,则称这组时间序列之间存在协整关系。
x1t , x2t ,, xkt ~ I (d ) a1 x1t a2 x2t ak xkt ~ I (d b), 0 b d x1t , x2t ,, xkt ~ CI (d , b)
当 2 1 时误差修正过程是一个反向调整过程(负反馈机 制)。
误差修正过程的明确含义
1. 均衡的偏差调节机制(动态调节过程) 如果y与x存在协整关系,即存在长期的均衡关系。短 期可能偏离均衡状态,y的变化由两部分组成:x的变 化所形成、以及反向调节所造成,调节的力度与修正 系数和前期的偏离幅度有关。
考虑时间序列模型(自回归分布滞后模型)
yt 0 xt 1 xt 1 2 yt 1 t 两边减去yt 1后,可以变型为 yt 0 xt ( 0 1)xt 1 ( 2 1 )yt 1 t
0 1 0 xt ( 2 1 ) [ yt 1 xt 1 ] t ( 1 2)( 1 2) 0 xt (yt 1 0 1 xt 1) t
yt 0 xt 1t t
2. 第二步估计出误差修正模型后,应该对模型的残差进行趋 势和自相关检验。 如果残差中存在趋势项,则需要在协整回归方程中加入趋 势项; 如果残差中存在自相关性,则应在误差修正模型中加入 yt , xt 的滞后项来消除自相关现象,并且误差修正模型也应该相 应进行调整。
yt 0 1 xt t
y与x相互独立(没有关系),但回归模型可以通过t检验与 F检验。 此时,随机误差项序列不是一个白噪声过程。
第一节 变量的协整关系与协整检验
很多经济或金融时间序列非平稳,可以通过若干次差分方 将其转化为平稳序列。 用转化后的变量建立模型,往往经济意义不明确、或者经 济意义改变。 例:
yt 0 1 xt vt
短期波动模型
yt 0xt (2 1)( yt 1 0 1xt 1 ) t
短期波动由x的变化和上期均衡偏差决定。 将长期趋势模型和短期波动模型结合起来,可以更加 全面地描述y的变化。
二、误差修正模型的估计
Granger表示定理:如果非平稳变量之间存在协整关系, 则必然可以建立误差修正模型;如果用非平稳序列可以建 立误差修正模型,则变量之间一定存在协整关系。 建立误差修正模型的具体过程: 1. 检验y与解释变量之间是否存在协整关系;
时间序列单整性的性质:
Yt是均值为0的0阶单整过程,则Yt
方差是有限的; Yt的新信息对Yt的影响是暂时的。 当k足够大时,自相关系数ρk是稳定递减的。
时间序列单整性的性质:
Yt是初始值为0的1阶单整过程,则Yt
T趋向无穷大时, Yt方差是无穷大的; Yt的新信息对Yt的影响是永久性的。 对任意的k,当t→∞时,理论上自相关系数 ρk→1。
一、时间序列的单整性
如果一个时间序列yt,去除确定性成分以后, 经过d阶差分后成为平稳序列,则称该时间 序列为d阶单整序列——yt~I(d)。
时间序列单整性的性质:
1. yt ~ I ( d ) a byt ~ I (d ) a, b 0
2. yt ~ I (d ), xt ~ I (c), d c ayt bxt ~ I (d ) 3. yt ~ I (d ), xt ~ I (d ) ayt bxt ~ I (d * ), d * d
5. 协整与模型中变量的选择
如果被解释变量y与解释变量x1、x2、…xk之间存在协整 关系,即存在长期均衡关系,则可建立协整模型。 建立协整模型在确定变量时应注意: 1. 若只有一个解释变量x,则y与x的单整阶数应该相等; 2. 若有多个解释变量,则y的单整阶数不能高于解释变 量中单整阶数的最高者; 3. 若存在单整阶数高于y阶数的解释变量x,则一定有 阶数相同的其他解释变量与x形成协整关系。
能否两个 模型中都 加入?
例5-1: 检验上证综合指数SH、深圳综合指数SZZ和深圳成分 指数的协整性。(1997.1.2~2006.9.29) 解: 1. 单整性检验 三个指数序列都是非平稳序列,但其一阶差分序列均 为平稳序列,因此三个指数均为一阶单整。 2. 协整性检验——两步法检验 ls sh c szz, 在输出的方程窗口点击:procs/make residual seriers, 打开残差序列窗口,进行单位根检验 结果显示三个指数之间均不存在协整关系。
这个模型称为误差修正模型。
模型的含义 如果yt~I(1),xt~I(1),比较两边的单整的阶数可知, 只有当两个时间序列存在协整关系时,原模型才是有 意义的,不是虚假回归。 当yt与xt存在协整关系时,设协整回归方程为:
则误差修正方程
yt 0 1 xt vt
yt 0xt (2 1)( yt 1 0 1xt 1 ) t
例5-3
购买力平价告诉我们,两国的汇率水平等于两国物价 之比。例5-3分别给出1948年-2006年以2005年为基 期的英国物价指数pe、美国物价指数pu,和英镑兑美 元的汇率e(英镑/美元)。请你用恰当的方法检验美 英汇率的购买力平价是否成立。
第二节
误差修正模型
一、误差修正模型的构造与含义
协整向量: (ai)=(a1 a2 … ak )’ 协整系数: ai
思考
当变量个数大于等于3时,协整方程可能 能否有多个?当变量个数为2呢?
2 协整关系的经济含义
当很多变量都含有单位根时,除非有一种机制把 这些变量联系在一起,否则这些变量会不受约束 的各自漫游。 问题是存在这种机制吗?经济学理论经常表明变 量间存在某种长期均衡关系。 如果情况确实如此,那么各变量对这种长期均衡 关系的偏离不会持久。 因此,经济学理论所表明的长期均衡关系往往暗 示了一种把各变量联系在一起的内在机制。这种 机制就是变量间的协整关系。
et t et 1 j et j j
注意:
——在检验方程中增加差分的滞后项是为了消 除误差项的自相关性,滞后阶数一般由SIC或 AIC准则确定; ——在检验残差序列的平稳性时,可以在模型 中增加常数项或趋势项; ——检验统计量不再是DF或ADF分布,因此需 要使用麦金农临界值。(Eviews中给出了伴随 概率)
4. 协整关系的例子 例1 持久收入理论 如果持久消费与持久收入成比例关系,暂时消费 是一个平稳过程,则持久收入与持久消费存在长期协整 关系。
C C p C T y p C T
例2 货币需求理论
Mt 0 1 yt 2 rt t Pt
如果实际货币需求、实际产出、利率都是一阶单整序 列,并且实际货币需求与实际产出、利率之间存在长期 均衡关系,则随机误差项就是一个平稳序列。
3. 协整关系的计量意义(统计意义)
若 xt,yt ~ I( 1 ), ut axt byt ~ I(0) 则 yt xt t
虽然xt、yt是非平稳序列,但它们的一个线性关系却是平 稳的,即它们之间存在长期稳定的关系,因此可以用回归分析 的方法建立模型。 这种模型称为协整回归模型。协整理论的提出,从根本上 解决了虚假回归的问题。
yt 0 1xt t
研究消费与支出的关系,如果两个序列不平稳,通过一阶 差分后均成为平稳序列,则模型研究的是收入增长与消费增长 之间的关系。
第一节 变量的协整关系与协整检验
能否对非平稳时间序列直接建立模型? 如何对非平稳时间序列直接建立模型,并防止出现虚 假回归现象? 20世纪80年代,恩格尔、格兰杰提出的协整理论较好 地解决了这个问题。
例5-2
建立英镑对美元汇率的误差修正模型。
例5-4
利用计量方法分析城镇居民的人均可支配收入 income与人均消费水平consume的关系。
作业
1-5
yt 0 1 x1t 2 x2t t yt ~ I (1), x1t ~ I (2), x2t ~ I (2)
1 x1t 2 x2t ~ I (1)
三、协整检验 协整检验主要的两种方法 ——两步估计法(恩格尔、格兰杰(1987)提出 ): 适用于模型变量中只存在一个协整关系的情况。 ——乔纳森检验法(1995) 适用于模型变量中存在多个协整关系的情况。 我们主要介绍两步检验法。
yt 0 xt t
2. 3.
如果存在协整关系,估计协整回归模型,计算残差序列; ˆx ˆ et yt 0 t 将 et 1 作为一个解释变量,估计误差修正模型
yt 0 xt et 1 vt
估计误差修正模型需注意的问题: 1. 第一步协整检验时,如果确定存在趋势项,可以在第二步 的协整回归模型中加入趋势项;
3. 协整关系的例子
例3:购买力平价理论认为,本国物价p与外国物价p* 之比决定了名义汇率的均衡值,名义汇率的实际值e不 应该长期偏离其均衡值。因此,e与p/p*是协整的。
et 0 1 pt pt t
*
例4:期货价格与现货价格
St 0 1Ft 1 2 Ft 2 s Ft s t
误差修正模型则说明,当y与x存在协整关系时,系统 的内在约束机制如何使y回到长期均衡状态的。 3. 经济变量的长期与短期变化模型 长期趋势模型
第五章 协整与误差修正模型
本章主要教学内容:
第一节
第二节
变量的Baidu Nhomakorabea整关系与协整检验
误差修正模型
第一节 变量的协整关系与协整检验 关注两个变量(时间序列)间的关系,若两个序列均为 平稳序列,则可采用格兰杰因果检验。 对非平稳序列不能采用格兰杰因果检验,通常的回归分析 方法可能产生虚假回归。 虚假回归:
EG两步法的具体检验步骤: xt , yt ~ I (1)
第一步: 利用最小二乘法估计模型,并建立相应的残差序列;
第二步: 对残差序列进行平稳性检验,可以使用的检验方程有:
et et 1 j et j j
et et 1 j et j j
二、时间序列的协整性
1. 协整性的定义
如果同阶单整的一组时间序列的一个线性组合为低 阶单整的序列,则称这组时间序列之间存在协整关系。
x1t , x2t ,, xkt ~ I (d ) a1 x1t a2 x2t ak xkt ~ I (d b), 0 b d x1t , x2t ,, xkt ~ CI (d , b)
当 2 1 时误差修正过程是一个反向调整过程(负反馈机 制)。
误差修正过程的明确含义
1. 均衡的偏差调节机制(动态调节过程) 如果y与x存在协整关系,即存在长期的均衡关系。短 期可能偏离均衡状态,y的变化由两部分组成:x的变 化所形成、以及反向调节所造成,调节的力度与修正 系数和前期的偏离幅度有关。
考虑时间序列模型(自回归分布滞后模型)
yt 0 xt 1 xt 1 2 yt 1 t 两边减去yt 1后,可以变型为 yt 0 xt ( 0 1)xt 1 ( 2 1 )yt 1 t
0 1 0 xt ( 2 1 ) [ yt 1 xt 1 ] t ( 1 2)( 1 2) 0 xt (yt 1 0 1 xt 1) t
yt 0 xt 1t t
2. 第二步估计出误差修正模型后,应该对模型的残差进行趋 势和自相关检验。 如果残差中存在趋势项,则需要在协整回归方程中加入趋 势项; 如果残差中存在自相关性,则应在误差修正模型中加入 yt , xt 的滞后项来消除自相关现象,并且误差修正模型也应该相 应进行调整。
yt 0 1 xt t
y与x相互独立(没有关系),但回归模型可以通过t检验与 F检验。 此时,随机误差项序列不是一个白噪声过程。
第一节 变量的协整关系与协整检验
很多经济或金融时间序列非平稳,可以通过若干次差分方 将其转化为平稳序列。 用转化后的变量建立模型,往往经济意义不明确、或者经 济意义改变。 例:
yt 0 1 xt vt
短期波动模型
yt 0xt (2 1)( yt 1 0 1xt 1 ) t
短期波动由x的变化和上期均衡偏差决定。 将长期趋势模型和短期波动模型结合起来,可以更加 全面地描述y的变化。
二、误差修正模型的估计
Granger表示定理:如果非平稳变量之间存在协整关系, 则必然可以建立误差修正模型;如果用非平稳序列可以建 立误差修正模型,则变量之间一定存在协整关系。 建立误差修正模型的具体过程: 1. 检验y与解释变量之间是否存在协整关系;
时间序列单整性的性质:
Yt是均值为0的0阶单整过程,则Yt
方差是有限的; Yt的新信息对Yt的影响是暂时的。 当k足够大时,自相关系数ρk是稳定递减的。
时间序列单整性的性质:
Yt是初始值为0的1阶单整过程,则Yt
T趋向无穷大时, Yt方差是无穷大的; Yt的新信息对Yt的影响是永久性的。 对任意的k,当t→∞时,理论上自相关系数 ρk→1。
一、时间序列的单整性
如果一个时间序列yt,去除确定性成分以后, 经过d阶差分后成为平稳序列,则称该时间 序列为d阶单整序列——yt~I(d)。
时间序列单整性的性质:
1. yt ~ I ( d ) a byt ~ I (d ) a, b 0
2. yt ~ I (d ), xt ~ I (c), d c ayt bxt ~ I (d ) 3. yt ~ I (d ), xt ~ I (d ) ayt bxt ~ I (d * ), d * d
5. 协整与模型中变量的选择
如果被解释变量y与解释变量x1、x2、…xk之间存在协整 关系,即存在长期均衡关系,则可建立协整模型。 建立协整模型在确定变量时应注意: 1. 若只有一个解释变量x,则y与x的单整阶数应该相等; 2. 若有多个解释变量,则y的单整阶数不能高于解释变 量中单整阶数的最高者; 3. 若存在单整阶数高于y阶数的解释变量x,则一定有 阶数相同的其他解释变量与x形成协整关系。
能否两个 模型中都 加入?
例5-1: 检验上证综合指数SH、深圳综合指数SZZ和深圳成分 指数的协整性。(1997.1.2~2006.9.29) 解: 1. 单整性检验 三个指数序列都是非平稳序列,但其一阶差分序列均 为平稳序列,因此三个指数均为一阶单整。 2. 协整性检验——两步法检验 ls sh c szz, 在输出的方程窗口点击:procs/make residual seriers, 打开残差序列窗口,进行单位根检验 结果显示三个指数之间均不存在协整关系。
这个模型称为误差修正模型。
模型的含义 如果yt~I(1),xt~I(1),比较两边的单整的阶数可知, 只有当两个时间序列存在协整关系时,原模型才是有 意义的,不是虚假回归。 当yt与xt存在协整关系时,设协整回归方程为:
则误差修正方程
yt 0 1 xt vt
yt 0xt (2 1)( yt 1 0 1xt 1 ) t
例5-3
购买力平价告诉我们,两国的汇率水平等于两国物价 之比。例5-3分别给出1948年-2006年以2005年为基 期的英国物价指数pe、美国物价指数pu,和英镑兑美 元的汇率e(英镑/美元)。请你用恰当的方法检验美 英汇率的购买力平价是否成立。
第二节
误差修正模型
一、误差修正模型的构造与含义
协整向量: (ai)=(a1 a2 … ak )’ 协整系数: ai
思考
当变量个数大于等于3时,协整方程可能 能否有多个?当变量个数为2呢?
2 协整关系的经济含义
当很多变量都含有单位根时,除非有一种机制把 这些变量联系在一起,否则这些变量会不受约束 的各自漫游。 问题是存在这种机制吗?经济学理论经常表明变 量间存在某种长期均衡关系。 如果情况确实如此,那么各变量对这种长期均衡 关系的偏离不会持久。 因此,经济学理论所表明的长期均衡关系往往暗 示了一种把各变量联系在一起的内在机制。这种 机制就是变量间的协整关系。
et t et 1 j et j j
注意:
——在检验方程中增加差分的滞后项是为了消 除误差项的自相关性,滞后阶数一般由SIC或 AIC准则确定; ——在检验残差序列的平稳性时,可以在模型 中增加常数项或趋势项; ——检验统计量不再是DF或ADF分布,因此需 要使用麦金农临界值。(Eviews中给出了伴随 概率)
4. 协整关系的例子 例1 持久收入理论 如果持久消费与持久收入成比例关系,暂时消费 是一个平稳过程,则持久收入与持久消费存在长期协整 关系。
C C p C T y p C T
例2 货币需求理论
Mt 0 1 yt 2 rt t Pt
如果实际货币需求、实际产出、利率都是一阶单整序 列,并且实际货币需求与实际产出、利率之间存在长期 均衡关系,则随机误差项就是一个平稳序列。
3. 协整关系的计量意义(统计意义)
若 xt,yt ~ I( 1 ), ut axt byt ~ I(0) 则 yt xt t
虽然xt、yt是非平稳序列,但它们的一个线性关系却是平 稳的,即它们之间存在长期稳定的关系,因此可以用回归分析 的方法建立模型。 这种模型称为协整回归模型。协整理论的提出,从根本上 解决了虚假回归的问题。
yt 0 1xt t
研究消费与支出的关系,如果两个序列不平稳,通过一阶 差分后均成为平稳序列,则模型研究的是收入增长与消费增长 之间的关系。
第一节 变量的协整关系与协整检验
能否对非平稳时间序列直接建立模型? 如何对非平稳时间序列直接建立模型,并防止出现虚 假回归现象? 20世纪80年代,恩格尔、格兰杰提出的协整理论较好 地解决了这个问题。
例5-2
建立英镑对美元汇率的误差修正模型。
例5-4
利用计量方法分析城镇居民的人均可支配收入 income与人均消费水平consume的关系。
作业
1-5
yt 0 1 x1t 2 x2t t yt ~ I (1), x1t ~ I (2), x2t ~ I (2)
1 x1t 2 x2t ~ I (1)
三、协整检验 协整检验主要的两种方法 ——两步估计法(恩格尔、格兰杰(1987)提出 ): 适用于模型变量中只存在一个协整关系的情况。 ——乔纳森检验法(1995) 适用于模型变量中存在多个协整关系的情况。 我们主要介绍两步检验法。
yt 0 xt t
2. 3.
如果存在协整关系,估计协整回归模型,计算残差序列; ˆx ˆ et yt 0 t 将 et 1 作为一个解释变量,估计误差修正模型
yt 0 xt et 1 vt
估计误差修正模型需注意的问题: 1. 第一步协整检验时,如果确定存在趋势项,可以在第二步 的协整回归模型中加入趋势项;
3. 协整关系的例子
例3:购买力平价理论认为,本国物价p与外国物价p* 之比决定了名义汇率的均衡值,名义汇率的实际值e不 应该长期偏离其均衡值。因此,e与p/p*是协整的。
et 0 1 pt pt t
*
例4:期货价格与现货价格
St 0 1Ft 1 2 Ft 2 s Ft s t