實(shí)驗(yàn)三金融數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)word文檔良心出品

1、實(shí)驗(yàn)三 金融數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模豪斫饨?jīng)濟(jì)時(shí)間序列存在的不平穩(wěn)性， 掌握檢驗(yàn)平穩(wěn)性的方法。 認(rèn)識(shí)不平穩(wěn)的序列容易導(dǎo) 致偽回歸問題， 掌握為解決偽回歸問題引出的協(xié)整檢驗(yàn)， 協(xié)整的概念和具體的協(xié)整檢驗(yàn)過程。 協(xié)整描述了變量之間的長期關(guān)系， 為了進(jìn)一步研究變量之間的短期均衡是否存在， 掌握誤差 糾正模型方法。理解變量之間的因果關(guān)系的計(jì)量意義，掌握格蘭杰因果檢驗(yàn)方法。這種情二、基本概念： 如果一個(gè)隨機(jī)過程的均值和方差在時(shí)間過程上都是常數(shù)， 并且在任何兩時(shí)期的協(xié)方差值 僅依賴于該兩時(shí)期間的距離或滯后， 而不依賴于計(jì)算這個(gè)協(xié)方差的實(shí)際時(shí)間， 就稱它為平穩(wěn) 的。強(qiáng)調(diào)平穩(wěn)性是因?yàn)閷⒁粋€(gè)隨機(jī)游走

2、變量 （即非平穩(wěn)數(shù)據(jù)） 對另一個(gè)隨機(jī)游走變量進(jìn)行回 歸可能導(dǎo)致荒謬的結(jié)果， 傳統(tǒng)的顯著性檢驗(yàn)將告知我們變量之間的關(guān)系是不存在的。 況就稱為“偽回歸” （ ）。在這種情有時(shí)雖然兩個(gè)變量都是隨機(jī)游走的， 但它們的某個(gè)線形組合卻可能是平穩(wěn)的， 況下，我們稱這兩個(gè)變量是協(xié)整的。因果檢驗(yàn)用于確定一個(gè)變量的變化是否為另一個(gè)變量變化的原因。簡記）之間的具體的協(xié)整檢三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及要求： 用來分析上海證券市場股成份指數(shù)（簡記）和深圳證券市場股成份指數(shù) 關(guān)系。內(nèi)容包括：.對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn).協(xié)整檢驗(yàn).因果檢驗(yàn).誤差糾正機(jī)制要求： 在認(rèn)真理解本章內(nèi)容的基礎(chǔ)上， 通過實(shí)驗(yàn)掌握檢驗(yàn)平穩(wěn)性的方法， 驗(yàn)過程，掌握格蘭杰因

3、果檢驗(yàn)方法，以及誤差糾正模型方法。四、實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)：、對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)： 首先導(dǎo)入數(shù)據(jù)，將上海證券市場股成份指數(shù)記為，深圳證券市場股成份指數(shù)記為（若 已有文件則直接打開該文件） 。在中按住選擇要檢驗(yàn)的二變量，右擊，選擇 。則此時(shí)可在彈出的窗口中對選中的變 量進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)方法有：a ?a ?a ? 畫折線圖：，如圖一所示。a ?a ? 畫直方圖： 在中按住選擇要檢驗(yàn)的變量， 右擊，選擇，或雙擊選中的變量，“ ”；注意到圖中的 .統(tǒng)計(jì)量，其越趨向于，則圖越符合正態(tài)分布，也就說明數(shù)據(jù)越平穩(wěn)。 如圖和所示。”“ ”“ ”；分析 用檢驗(yàn)：方法一：“”一“”；方法二：點(diǎn)擊菜單中的原則即比較值的大小以及經(jīng)

4、驗(yàn)法則。點(diǎn)擊，如圖和所示。9 / 10誹 Hiiews - Croup; mUITLED f profile- UMTITLED回區(qū)1圖一 和原始數(shù)值線性圖詈2 EVievs - Series: SEA Torkfile; UNTITLEDISIWB Edi t口回I Frogs Objegtsui ck 0t i ans Window Help- S XFriittjHame|Freere| 5| She200-f0150-100-50-400 GOO BOO 1000 1200 14Q0 1&00 1800Series: SHASample W171933 12/31/1999Observ

5、ations 132GMssnW宙 62SMedian1006 3S2Maximum1042.610Minimum32B.E430Std. Dev.332.0354觀 shyness0.170613Kurtosis3.00SS31Jerque-Bera33.490SSProbability0.00CO00IIIPath = d: ieview33 | D =iLoiw |(|肝=grilled圖一 原始數(shù)值直方圖EVievs - Series: SZA Torkfile: DITTITLEDI I File Edit Object sew Pr qce Quick Ot i ons Win J

6、ew Help苧 i ew I Frees j Qbj ects | Print | Marne Prc&ze Sanipl& | G&nr | She&t | Stat s 11 Aant | Line Eh250-200-150-100200300400SOO100Series: SZASarftle 1J01 JI 993 12/31 JI 999Observatians 1 326Mean297 9938Median319.4905Maximum561 5640MirimLiin95.261 00Std. Dev.Skewness- .066652Kdrtosis1JS2131SJfl

7、fqueBcra145 9685Protjabiliity0 000000|Fath 二 d：leviewM3 | DE 二 nQne-ttF 二 lorititleA圖一 原始數(shù)值直方圖Unit Root TestTest typef* Sugriienied DickeFuileij L Phiilips-Perron-Test for unit0口1 ine Level廣 1st difJererice廣 2nd differenceInclude in test equotion檸 Interceptpend and interceptC oneLagged differences:Q

8、K ICancel I:():10/25/05():12/31/1999圖一單位根檢驗(yàn)對話框:():02/14/07()()()()()()圖一 數(shù)值的檢驗(yàn)結(jié)果():12/31/1999()()()()()()圖一 數(shù)值的檢驗(yàn)結(jié)果粗略觀查數(shù)據(jù)并不平穩(wěn)。此時(shí)應(yīng)對數(shù)據(jù)取對數(shù)(取對數(shù)的好處在于：即可以將間距很大圖一和對數(shù)值線性圖EVievs - Group: UHTITLED lortfile: nHTITLED的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為間距較小的數(shù)據(jù)，也便于后面的取差分），再對新變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。點(diǎn)擊中的“”一“ ”鍵入（），同樣的方法得到。此時(shí)，和為新變量，對其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法 如上，發(fā)現(xiàn)也是不平穩(wěn)的?；?/p>

9、用方法檢驗(yàn)和的平穩(wěn)性。 通過比較檢驗(yàn)值和不同顯著性下的關(guān)鍵值來得出結(jié)論。如下圖（前者是對檢驗(yàn)結(jié)果，后者是對檢驗(yàn)結(jié)果）中所示，檢驗(yàn)值小于關(guān)鍵值，則得出數(shù)據(jù)不平穩(wěn)， 反之平穩(wěn)。:():02/14/07 ():12/31/1999()()():():02/14/07()()()圖一 對數(shù)值的檢驗(yàn)結(jié)果():12/31/1999()()()()()()圖一 對數(shù)值的檢驗(yàn)結(jié)果、協(xié)整檢驗(yàn)：”鍵入“ ”，得到結(jié)果如下:首先要提取殘差：點(diǎn)擊菜單中的“”一“:02/14/07:()()圖一對的最小二乘法回歸接著在窗口中點(diǎn)擊“”一“”來對殘差進(jìn)行提取和保存；然后對殘差進(jìn)行檢驗(yàn)(方法同上)，得到結(jié)果如下圖。你會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)

10、據(jù)通過了檢驗(yàn)，殘差是平穩(wěn)的。所以同有協(xié)整關(guān)系。:():02/14/07 ():12/31/1999()()()()()()圖一 殘差的檢驗(yàn)結(jié)果接下來以同樣的方法協(xié)整，得到殘差，經(jīng)過檢驗(yàn)也是平穩(wěn)的。:02/14/07():12/31/1999()()()()()()圖一 殘差的檢驗(yàn)結(jié)果a ?工 Ea ?、因果檢驗(yàn)：在中同時(shí)選中“”和“”，右擊，選擇“”一“”，在彈出的窗口中點(diǎn)擊“”一“ ”并選擇滯后階數(shù)(此處我們根據(jù)以往的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果選擇滯后值為)，點(diǎn)，結(jié)果如下：02/14/0712/31/199902/14/0712/31/199911 / 1002/14/0712/31/199902/14/

11、0712/31/199902/14/0712/31/1999圖一格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果先看檢驗(yàn)值，如前所述，若值大，則拒絕假設(shè)。在本例中即是變化的原因；而不影響。 同樣的結(jié)論也可以從中得到。、誤差糾正機(jī)制（）即使兩個(gè)變量之間有長期均衡關(guān)系，但在短期內(nèi)也會(huì)出現(xiàn)失衡（例如收突發(fā)事件的影 響）。此時(shí)，我們可以用來對這種短期失衡加以糾正。“”一“”，在彈具體作法是：首先要提取殘差，從“”中提取殘差“”，接著點(diǎn)擊出得窗口中輸入：“（）（）（）”。（）中的（）指的是滯后一階，結(jié)果如下：:（）:02/14/07 ():12/31/1999()()圖一誤差修正模型結(jié)果但總體看來兩個(gè)市 與海外市場聯(lián)系更 經(jīng)過一段時(shí)間，蔓延（）的系數(shù)為一，且通過了檢驗(yàn)（ ）,其表明的實(shí)際值與長期或均衡值之間的差異約有 得以糾正。從這也可以看出（）的系數(shù)必須為負(fù)值。而兩個(gè)市場的投資者包括投資兩個(gè)市場相關(guān)度很高可以理從表面上看，深對上的影響要更強(qiáng)一點(diǎn)， 上對深的依賴也更多一點(diǎn)， 場的聯(lián)系還是很緊密的。 深走在前面的原因可能是因?yàn)樯钲诘牡乩砦恢茫?密切一些。所以海外市場大市變化的信息最先傳遞和影響到深圳市場， 到內(nèi)陸地區(qū)。從整體上看，就形