利用eviews進(jìn)行協(xié)整分析

1、利用eviews進(jìn)行協(xié)整分析【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆諈f(xié)整分析及相關(guān)內(nèi)容的軟件操作【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容】單位根檢驗(yàn)，單整檢驗(yàn)，協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，誤差修正模型【實(shí)驗(yàn)步驟】Augmented Dickey-Fuller Test （ ADF ）檢驗(yàn)考慮模型（如果一個(gè)時(shí)間序列經(jīng)過(guò)一次差分變成平穩(wěn)的，就稱原序列是 1階單整序列，記為I（ 1）。一般，一個(gè)序列 經(jīng)過(guò)d次差分后變成平穩(wěn)序列，責(zé)稱原序列d階單整序列。 ） yt= S yt 1 +刀入j yt-j +卩t模型（2） yt= n + S yt-1 + 刀入 j yt-j + 卩 t 模型（3 ） yt= n + 3 t+ S yt 1+刀入 j ytj+ 卩 t其中：

2、j=1,2, 3單位根的檢驗(yàn)步驟如下：第一步：估計(jì)模型（3）.在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)S顯著不為零，則序列yt不存在單位根，說(shuō)明序列 yt是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)。否則,進(jìn)行第二步。第二步：給定S =0，在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)3顯著不為零，則進(jìn)入第三步；否則表明模型不含時(shí)間趨勢(shì)，進(jìn)入第四步。第三步：用一般的t分布檢驗(yàn)S =0。如果參數(shù)S顯著不為零，則序列yt不存在單位根，說(shuō)明序列yt是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)；否則，序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列，結(jié)束檢驗(yàn)第四步：估計(jì)模型（2）。在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)S顯著不為零，則 序列yt不存在單位根，說(shuō)明序列 yt是平

3、穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)；否則，繼續(xù)下一步。第五步：給定S =0，在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)S顯著不為零，表明 含有常數(shù)項(xiàng)，則進(jìn)入第三步；否則繼續(xù)下一步。第六步：估計(jì)模型（1）.在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)S顯著不為零， 則序列yt不存在單位根，說(shuō)明序列 yt是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)。否則，序列存在單位根，是非 平穩(wěn)序列，結(jié)束檢驗(yàn).操作：（1）檢驗(yàn)消費(fèi)序列是否為平穩(wěn)序列。在工作文件窗口，打開序列CS1,在CS1 頁(yè)面單擊左上方的“ View”鍵并選擇“Unit Root Test”，采用ADF檢驗(yàn)方法，依 據(jù)檢驗(yàn)?zāi)康拇_定要檢驗(yàn)的模型類型，則有單位根檢驗(yàn)結(jié)果。（左上方選：level，左

4、 下方選:Trend and intercep,含有截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)，右邊最大滯后期：2,點(diǎn)擊0K）消費(fèi)時(shí)間序列為模型（3），其ts值大于附表6 （含有常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)）中 0。010.10各種顯著性水平下值。因此，在這種情況下不能拒絕原假設(shè)，即私人 消費(fèi)時(shí)間序列CS有一個(gè)單位根，SC序列是非平穩(wěn)序列。同理，可以對(duì)Y1序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。（2）單整1。檢驗(yàn)消費(fèi)時(shí)間序列一階差分（厶CSt）的平穩(wěn)性。在工作文件窗口，打開序列CS，在CS頁(yè)面單擊左上方的“View ”鍵并選擇“Unit Root Test",采用ADF檢驗(yàn)方法，依據(jù)檢驗(yàn)?zāi)康拇_定要檢驗(yàn)的模型類型，則有單位根檢驗(yàn)結(jié)果。(左上方選

5、：1st differenee 階差分，左下方選：intercept，含有截距項(xiàng)，右邊最大滯后期：2,點(diǎn)擊0K,就得到對(duì)于一階差分序列D(CS )的單位根檢驗(yàn)的結(jié)果)同理,可以對(duì)D(Y1)序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。用OLS法做兩個(gè)回歸： 2CSt C CSt-1 2CSt C t CSt-1 2CSt為二階差分，在兩種情況下,t6值都小于附表6中0。010。10各種顯著性水平下的值.因此，拒絕原假設(shè)，即私人消費(fèi)一階差分時(shí)間序列沒(méi)有單位根，即 私人消費(fèi)一階差分時(shí)間序列沒(méi)有單位根，或者說(shuō)該序列的平穩(wěn)序列。所以，CSt是非平穩(wěn)序列，由于 CSt1(0)，因而CStI(1) 二階差分命令：CS2=d (CS

6、，2) CS是序列名稱。(3) 判斷兩變量的協(xié)整關(guān)系。第一步：求出兩變量的單整的階對(duì)于 SCt。做兩個(gè)回歸(SCt CSCt-1)，( 2SCt C set-1)。對(duì)于 yt， 做兩個(gè)回歸(yt C yt-1), ( 2yt C yt-1 )。判斷SCt和yt都是非平穩(wěn)的，而 SCt和厶yt是平穩(wěn)的，即SCtI (1)，ytI ( 1).第二步：進(jìn)行協(xié)整回歸用OLS法做回歸：(SCt C yt),并變換參差為et.第三步：檢驗(yàn)et的平穩(wěn)性用OLS法做回歸：( et C et-1)第四步：得出兩變量是否協(xié)整的結(jié)論因?yàn)閠= 3。15與下表協(xié)整檢驗(yàn) EG或AGE的臨界值相比較(K=2 )，采用顯著性

7、水平a=0.05,t。值大于臨界值，因而接受 et非平穩(wěn)的原假設(shè)，意味著兩變量不是協(xié)整關(guān)系?？墒?， 如果采用顯著性水平 a=0。10,則tM直與臨界值大致相當(dāng)，因而可以預(yù)期，若a=0。11,則t&值小于臨界值，接受et平穩(wěn)的備擇假設(shè)，即兩變量具有協(xié)整關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)EG或AGE的臨界值樣本個(gè)數(shù)顯著性水平K=2K=3K=4樣本容量0。010.050.100.010。050o0。010。05100.10254.373。59-4o 92-4。10-5.43-4。56-4。-3。223.711550-4.12-3.46 3 o4o 59-3。92-5.02-4。32133o 583.891004

8、。01-3.39-4o 44-3。83 3o4.834o 21-3.09513.89OO3.903o 33 4o 30 3.744。65-4.103。053.453.81(4) 誤差修正模型的估計(jì) 第一步：估計(jì)協(xié)整回歸方程yt=bo+bixt+ut得到協(xié)整的一致估計(jì)量(1， bo bi)，用它得出均衡誤差 ut的估計(jì)值et。第二步：用OLS法估計(jì)下面的方程 yt=a+ E3 yti+Eyt j+ 入 et-i+vt在具體建模中，首先要對(duì)長(zhǎng)期關(guān)系模型的設(shè)定是否合理進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以保證et為平穩(wěn)序列。其次，對(duì)短期動(dòng)態(tài)關(guān)系中各變量的滯后項(xiàng)，通常滯后期在0, 1, 2,3中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。(5) 估計(jì)誤差

9、修正模型用OLS法(厶SCt 1 c yt et-1)估計(jì)誤差修正模型 SCt=5951.557+0。284Ayt-0.200 et-1(6) 解釋:結(jié)果表明個(gè)人可支配收入yt的短期變動(dòng)對(duì)私人消費(fèi)存在正向影響。此外，由于短期調(diào)整系數(shù)的顯著的，表明每年實(shí)際發(fā)生的私人消費(fèi)與其長(zhǎng)期均衡值的偏差中的20%的速度被修正?！纠恐袊?guó)居民消費(fèi)與收入數(shù)據(jù)單位:百萬(wàn)元年份個(gè)人消費(fèi)CS個(gè)人收入Y價(jià)格指數(shù)P實(shí)際消費(fèi)CS1實(shí)際收入Y11960107808117179.20o 783142137660。91496271961115147127598.90.791684145445.7161174196212005013

10、5007。10.801758 1149733o 5168388。81963126115142128.30o 828688152186.31715101964137192159648。70o 847185161938.7188446。 11965147707172755.90.885828 1166744.6195021o 91966157687182365。50o 916505 1172052.5P 198979.319671675281956110.934232179321o 6209381.61968179025204470.40o 941193190210。721724619691900

11、892226370.96963196042o 8：229610。31970206813246819120681324681919712172122692481o 033727210125。1260463.419722323122972661o 068064 1217507.6278322o 319732500573355210 71.228156203603.6273191o 41974251650310231.11o 517795165799。7204395。91975266884327521.31o 701147 :156884o 7192529。71976281066350427.41.

12、929906145637o 1181577.419772939282667302.159872136085。8123493。41978310640390188.52o 436364 :127501.5:1601521979318817406857o 22o 838453112320。7143337o 71980319341401942o 83o 4590392320。971162011981325851419669。14。 08184479829。36102813。61982338507421715。65.11416966190。0382460.241983339425417030。36。 0

13、6783555938。468728.021984245194434695.77。 1660961。 991985358671456576.28.435285 :42520.32P 54126.941986361026439654.110。 3008135048.3142681.511987365473438453.511.919530661。 7736784.551988378488476344。713。61448 :27800.4P 34988.091989394942492334.415.5928525328。431574。371990403194495939。2

14、18.5953921682.4726670。01199141245851317322。09116 :18670.73P 23229.791992420028502520。125。 4012216535.7419783.311993420585523066。128.88346 114561.4518109。541994426893520727。532.0038513338。8P 16270.781995433723518406.934.9808512398。8714819。73（一）將消費(fèi)（CS）和收入（丫）通過(guò)價(jià)格指數(shù)轉(zhuǎn)換為不含價(jià)格因素的指數(shù)化的實(shí) 際消費(fèi)（CS1）和實(shí)際收入（Y1），如上表。

15、（二）單位根檢驗(yàn)從理論上講，實(shí)際消費(fèi)與實(shí)際持久收入之間存在長(zhǎng)期的因果關(guān)系。為了對(duì)二者進(jìn)行協(xié)整分析、建立誤差修正模型，首先對(duì)CS1、Y1進(jìn)行單位根檢驗(yàn)利用Eviews對(duì)CS1、丫1進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其結(jié)果見下表。運(yùn)行結(jié)果：csi： level,Trend and intercept 右邊最大滯后期:2Null Hypothesis : CS1 has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length :1（ Automatic based on SIC ， MAXLAG=2 ）tStatisticProb.*t-StatisticProb

16、。*Augmented Dickey-Fuller test statistic-2。1937570.4777Test critical values:1 % level4.2528795 % level-3.54849010% level3。 207094D(CS1):在 CS中, 1st differenee, intercept,2Null Hypothesis : D(CS1) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length :0( Automatic based on SIC ， MAXLAG=2 )Augmented Dickey-Full

17、er test statistic-3。1938810。 0291Test critical values:1% level3.6394075 % level2.95112510% level-2.614300同理，求出y1和D（Y1）表1中國(guó)居民實(shí)際持久收入與實(shí)際消費(fèi)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量檢驗(yàn)類型（c,t，n）ADF值臨界值（a=0。05）結(jié)論CS1(c ， t ， 1)2。 19383.5485非平穩(wěn)d(CS1)(c ， 0, 1)-3.1939-2 o 9511平穩(wěn)Y1(c,t,1)-2.2642-3.5443非平穩(wěn)d (Y1)(c ， 0,1)5o 09312o 9511平穩(wěn)注：（c，t

18、,n）分別表示在 ADF檢驗(yàn)中是否有常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢(shì)、滯后階數(shù)其中，滯后階數(shù)根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則確定。分析表1可知，CS1、Y1都是一階單整（三）協(xié)整檢驗(yàn)由于CS1、Y1都是一階單整1（1），因此，二者可能存在協(xié)整關(guān)系，可以進(jìn)行協(xié)整1、做CS1t對(duì)Y1t協(xié)整回歸方程:運(yùn)行結(jié)果：Dependent Variable: CS1Method: Least SquaresDate :09/08/12 Time :16:29Sample :1960 1995Included observations :36CoefficientStd o Errort StatisticProb.C793 o 0102

19、2948.5090.2689530.7896Y10o 8274630o 01899743o 557750o 0000R-squared0.982395Mean dependent var108911 o 9Adjusted R squared0o 981877S.D o dependent var70926.09S.E o of regression9548.117Akaike info criterion21o 22003Sum squared resid3 o 10E+09Schwarz criterion21.30800Log likelihood-379.9605Hannan-Quin

20、n criter o21o 25073F statistic1897 o 277Durbin Watson stat1o 325685Prob (Fstatistic)0。 000000CS1t = 793.0048 + 0.8275Y1 + u(0。2690)(43.5578)DW = 1。3257R2 = 0。9824R2 = 0。98192、利用Eviews對(duì)u進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其結(jié)果如表2所示。即對(duì) resid 進(jìn)行 ADF 檢驗(yàn),首先在 gen erate series中令 e=resid, ADF 選項(xiàng)：level, in cepert and trend運(yùn)行結(jié)果：Null Hypo

21、thesis : E has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length :0 (Automatic based on SIC ， MAXLAG=2)tStatisticProb. *Augmented DickeyFuller test statistic4。 4941210。 0054Test critical values :1% level4.2436445% level-3。 54428410 % level3。 204699表2u的單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量檢驗(yàn)類型（c，t,n ）ADF值臨界值（a=0。05）結(jié)論ut(c ， t ， 1)4.4941-3.5443平穩(wěn)表2顯示，ut是I （0）,即ut是平穩(wěn)的，因此，接受CS1與Y1是協(xié)整的假設(shè)。誤差修正項(xiàng)為：ECMt1 = （CS1 -793.0048 0。8275Y1t ）（四）誤差修正模型的建立以CS1的差分 CS1為因變量，以Y1的差分 Y1、滯后一期的誤差修正項(xiàng)ECMt 1為自變量建立模型：CS1 = 0 + 1 0° 4420 Y1 + ECM t 1 + vt運(yùn)行結(jié)果：Dependent Variable : D(CS1)Method : Le