误差修正模型
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第二节 误差修正模型(Error Correction Model ,ECM )
一、误差修正模型的构造
对于y t 的(1,1)阶自回归分布滞后模型:
t t t t t y x x y εβββα++++=--12110
在模型两端同时减y t-1,在模型右端10
-±t x β
,得:
t
t t t t
t t t t t t t t x y x x y x y x x y εααγβεββββαββεββββα+--+∆=+--
-+-
-+∆=+-+++∆+=∆------)(])
1()
1()[1()1()(11010121
20
120121100
其中,12
-=βγ,)1/()(2
ββαα-+=,)1/(211
ββα-=。
记 11011-----=t t t x y ecm αα
(5-5) 则
t t t t ecm
x y εγβ++∆=∆-1
(5-6)
称模型(5-6)为“误差修正模型”,简称ECM 。
二、误差修正模型的含义
如果y t ~ I(1),x t ~ I(1),则模型(5-6)左端)0(~I y t
∆,右端)0(~I x t
∆,所以只有当y t 和x t 协整、即y t 和x t 之间存在长
期均衡关系时,式(5-5)中的ecm~I(0),模型(5-6)两端的平稳性才会相同。
当y t 和x t 协整时,设协整回归方程为:
t t t x y εαα++=10
它反映了y t 与x t 的长期均衡关系,所以称式(5-5)中的ecm t -1
是前一期的“非均衡误差”,称误差修正模型(5-6)中的1
-t ecm
γ是误差修正项,12
-=βγ是修正系数,由于通常1||2
<β,这样
0<γ;
当ecm t -1 >0时(即出现正误差),误差修正项1
-t ecm γ< 0,而ecm t -1 < 0时(即出现负误差),1
-t ecm γ> 0,两者的方向恰
好相反,所以,误差修正是一个反向调整过程(负反馈机制)。
误差修正模型有以下几个明确的含义: 1.均衡的偏差调整机制 2.协整与长期均衡的关系
3.经济变量的长期与短期变化模型 长期趋势模型: t t t x y εαα++=10
短期波动模型:
t t t t ecm
x y εγβ++∆=∆-1
三、误差修正模型的估计
建立ECM 的具体步骤为:
1.检验被解释变量y 与解释变量x (可以是多个变量)之间的协整性;
2.如果y 与x 存在协整关系,估计协整回归方程,计算残差序列e t :
t
t
t
x y εβα++=0
t
t t x y e 0ˆˆβα--=
3.将e t-1作为一个解释变量,估计误差修正模型: t
t t t v e x y ++∆=∆-10γβ 说明:
(1)第1步协整检验中,如果残差是确定趋势过程,可以在第2步的协整回归方程中加入趋势变量;
(2)第2步可以估计动态自回归分布滞后模型:
t
i t i i t i t y x y εβαα∑∑+++=-- 此时,长期参数为: ∑∑-=)1(i
i βαθ
协整回归方程和残差也相应取成:
t t x y θ=, t t t x y e θˆ-=
(3)第2步估计出ECM 之后,可以检验模型的残差是否存在长期趋势和自相关性。如果存在长期趋势,则在ECM 中加入趋势变量。如果存在自相关性,则在ECM 的右端加入t t
x y ∆∆和的滞后项来消除自相关性,误差修正项的滞后期一般也要作相应调整。如取成以下形式:
t
t t t t t t
t
v e y x y x x y ++∆+∆+∆+∆+∆=∆-----1
2
4
2
3
1
2
1
1
γβββββ 由于模型中的各项都是平稳变量,所以可以用t 检验判断各项的显著性,逐个剔除其中不显著的变量,当然误差修正项要尽可能保留。
【例5-3】建立例5-2中我国货币供应量与国民收入的误差修正模型。协整关系。
在例5-2中已经得到我国货币供应量和国民收入的对数都是一阶单整变量,而且是协整的;所以,直接估计误差修正模型(设残差序列是t
e ):
LS D(LX) D(LX) E(-1)
估计结果如图5-9所示,误差修正项的符号是负的,但是t 检验不显著。对模型的残差序列进行自相关检验,DW 检验和BG 检验结果都说明存在一阶自相关;所以,点击方程窗口的Estimate 按钮,在方程描述框中重新定义待估方程:
D(LX) D(LX) E(-1) D(LX(-1)) D(LY(-1))
根据输出结果,剔除其中不显著的1
-∆t y ,得到图5-10的估计
结果。模型中误差修正项的符号是负的,而且各项的t 检验显著,所以,我国货币供应量的误差修正模型为:
1
1
6716.0ln 1855.1ln 2922.2ln ---∆-∆=∆t t t
t
e x x y
(4.87) (-2.92) (-2.58)
R 2=0.4693 SE =0.0603 DW =0.9649