協(xié)整和誤差修正模型 一

1、9.3 9.3 協(xié)整與誤差修正模型協(xié)整與誤差修正模型一、長期均衡關系與協(xié)整一、長期均衡關系與協(xié)整二、協(xié)整檢驗二、協(xié)整檢驗三、誤差修正模型三、誤差修正模型一、長期均衡關系與協(xié)整一、長期均衡關系與協(xié)整0、問題的提出、問題的提出 經(jīng)典回歸模型經(jīng)典回歸模型（classical regression model）是建立在穩(wěn)定數(shù)據(jù)變量基礎上的，對于非穩(wěn)定變量，不能使用經(jīng)典回歸模型，否則會出現(xiàn)虛假回歸虛假回歸等諸多問題。 由于許多經(jīng)濟變量是非穩(wěn)定的，這就給經(jīng)典的回歸分析方法帶來了很大限制。 但是，如果變量之間有著長期的穩(wěn)定關系，即它們之間是即它們之間是協(xié)整協(xié)整的（的（cointegration)，則，則是可

2、以使用經(jīng)典回歸模型方法建立回歸模型的。 例如，例如，中國居民中國居民人均消費水平人均消費水平與與人均人均GDPGDP變量的例子中：變量的例子中： 因果關系回歸模型要比因果關系回歸模型要比ARMAARMA模型有更好的預測功能，模型有更好的預測功能， 其其原因在于原因在于，從經(jīng)濟理論上說，人均GDP決定著居民人均消費水平，而且它們之間有著長期的穩(wěn)定關系，即它們之間是協(xié)整的（cointegration）。 經(jīng)濟理論指出經(jīng)濟理論指出，某些經(jīng)濟變量間確實存在著長期均衡關系，這種均衡關系意味著經(jīng)濟系統(tǒng)不存在破壞均衡的內(nèi)在機制，如果變量在某時期受到干擾后偏離其長期均衡點，則均衡機制將會在下一期進行調(diào)整以使其

3、重新回到均衡狀態(tài)。 假設X與Y間的長期“均衡關系”由式描述 1 1、長期均衡、長期均衡tttXY10式中:t是隨機擾動項。 該均衡關系意味著該均衡關系意味著: :給定X的一個值，Y相應的均衡值也隨之確定為0+1X。 在在t-1期末，存在下述三種情形之一：期末，存在下述三種情形之一： （1）Y等于它的均衡值：Yt-1= 0+1Xt ； （2）Y小于它的均衡值：Yt-1 0+1Xt ； 在時期t，假設X有一個變化量Xt，如果變量X與Y在時期t與t-1末期仍滿足它們間的長期均衡關系，則Y的相應變化量由式給出:tttvXY1式中，vt=t-t-1。 實際情況往往并非如此實際情況往往并非如此 如果t-1

4、期末，發(fā)生了上述第二種情況，即Y的值小于其均衡值，則Y的變化往往會比第一種情形下Y的變化Yt大一些； 反之，如果Y的值大于其均衡值，則Y的變化往往會小于第一種情形下的Yt 。 可見，可見，如果如果Yt= =0+1Xt+t正確地提示了正確地提示了X與與Y間的長間的長期穩(wěn)定的期穩(wěn)定的“均衡關系均衡關系”，則意味著，則意味著Y對其均衡點的偏離從對其均衡點的偏離從本質(zhì)上說是本質(zhì)上說是“臨時性臨時性”的。的。 因此，一個重要的假設就是一個重要的假設就是: :隨機擾動項隨機擾動項 t t必須是平必須是平穩(wěn)序列。穩(wěn)序列。 顯然，如果 t t有隨機性趨勢（上升或下降），則會導致Y對其均衡點的任何偏離都會被長期

5、累積下來而不能被消除。 式Y(jié)t= =0+1Xt+t中的隨機擾動項也被稱為非均衡誤差非均衡誤差（disequilibrium error），它是變量X與Y的一個線性組合： tttXY10(*) 因此，如果Yt= =0+1Xt+t式所示的X與Y間的長期均衡關系正確的話，（*）式表述的非均衡誤差應是一平穩(wěn)時間序列，并且具有零期望值，即是具有0均值的I(0)序列。 從這里已看到從這里已看到，非穩(wěn)定的時間序列，它們的線性組合也可非穩(wěn)定的時間序列，它們的線性組合也可能成為平穩(wěn)的。能成為平穩(wěn)的。 例如：例如：假設Yt= =0+1Xt+t式中的X與Y是I(1)序列，如果該式所表述的它們間的長期均衡關系成立的話

6、，則意味著由非均衡誤差（*）式給出的線性組合是I(0)序列。這時我們稱稱變量變量X與與Y是協(xié)整的（是協(xié)整的（cointegrated）。）。 如果序列X1t,X2t,Xkt都是d階單整，存在向量 =(1,2,k)，使得 Zt= XT I(d-b) 其中，b0，X=(X1t,X2t,Xkt)T，則認為序列X1t,X2t,Xkt是(d,b)階協(xié)整，記為XtCI(d,b)， 為協(xié)整向量（協(xié)整向量（cointegrated vector）。協(xié)整協(xié)整 在中國居民人均消費與人均在中國居民人均消費與人均GDP的例中的例中，該兩序列都是2階單整序列，而且可以證明它們有一個線性組合構(gòu)成的新序列為0階單整序列，于

7、是認為該兩序列是(2,2)階協(xié)整。 由此可見由此可見: :如果兩個變量都是單整變量，只有當它們的單整如果兩個變量都是單整變量，只有當它們的單整階數(shù)相同時，才可能協(xié)整；如果它們的單整階數(shù)不相同，就不階數(shù)相同時，才可能協(xié)整；如果它們的單整階數(shù)不相同，就不可能協(xié)整?？赡軈f(xié)整。 三個以上的變量，如果具有不同的單整階數(shù)，有可三個以上的變量，如果具有不同的單整階數(shù)，有可能經(jīng)過線性組合構(gòu)成低階單整變量。能經(jīng)過線性組合構(gòu)成低階單整變量。 例如，如果存在：)2(),2(),1 (IUIVIWttt并且)0() 1 (IePcWQIbUaVPtttttt那么認為： )1 , 1 (,)1 ,2(,CIPWCIUV

8、tttt（d,d）階協(xié)整是一類非常重要的協(xié)整關系，它的經(jīng)濟意義它的經(jīng)濟意義在于：在于：兩個變量，雖然它們具有各自的長期波動規(guī)律，但兩個變量，雖然它們具有各自的長期波動規(guī)律，但是如果它們是（是如果它們是（d,dd,d）階協(xié)整的，則它們之間存在著一個長）階協(xié)整的，則它們之間存在著一個長期穩(wěn)定的比例關系。期穩(wěn)定的比例關系。 例如：例如：前面提到的中國中國CPC和GDPPC，它們各自都是都是2階階單整單整，并且將會看到，它們是并且將會看到，它們是(2,2)(2,2)階協(xié)整階協(xié)整，說明它們之間存在著一個長期穩(wěn)定的比例關系，從計量經(jīng)濟學模型的意義上講，建立如下居民人均消費函數(shù)模型 從協(xié)整的定義可以看出從協(xié)

9、整的定義可以看出:tttGDPPCCPC10變量選擇是合理的，隨機誤差項一定是“白噪聲”（即均值為0，方差不變的穩(wěn)定隨機序列），模型參數(shù)有合理的經(jīng)濟解釋。 這也解釋了盡管這兩時間序列是非穩(wěn)定的，但卻可以用經(jīng)典的回歸分析方法建立回歸模型的原因。 從這里，我們已經(jīng)初步認識到：從這里，我們已經(jīng)初步認識到：檢驗變檢驗變量之間的協(xié)整關系，在建立計量經(jīng)濟學模量之間的協(xié)整關系，在建立計量經(jīng)濟學模型中是非常重要的。型中是非常重要的。 而且，從變量之間是否具有協(xié)整關系而且，從變量之間是否具有協(xié)整關系出發(fā)選擇模型的變量，其數(shù)據(jù)基礎是牢固出發(fā)選擇模型的變量，其數(shù)據(jù)基礎是牢固的，其統(tǒng)計性質(zhì)是優(yōu)良的的，其統(tǒng)計性質(zhì)是優(yōu)良

10、的。二、協(xié)整檢驗二、協(xié)整檢驗 1 1、兩變量的、兩變量的Engle-GrangerEngle-Granger檢驗檢驗 為了檢驗兩變量Yt,Xt是否為協(xié)整，Engle和Granger于1987年提出兩步檢驗法，也稱為EG檢驗。 第一步，第一步，用OLS方法估計方程 Yt= =0+1Xt+t并計算非均衡誤差，得到： tttttYYeXY10稱為協(xié)整回歸協(xié)整回歸( (cointegrating)或靜態(tài)回歸靜態(tài)回歸( (static regression) )。 第第二二步步，檢驗 et的單整性。如果 et為穩(wěn)定序列，則認為變量Y Xtt,為(1,1)階協(xié)整； 如果 et為1階單整， 則認為變量Y X

11、tt,為(2,1)階協(xié)整； 。 的單整性的檢驗方法仍然是的單整性的檢驗方法仍然是DF檢驗或者檢驗或者ADF檢驗。檢驗。 由于協(xié)整回歸中已含有截距項，則檢驗模型中無需由于協(xié)整回歸中已含有截距項，則檢驗模型中無需再用截距項。再用截距項。如使用模型1 ettpiititteee11進行檢驗時，拒絕零假設拒絕零假設H0： =0，意味著誤差項et是平穩(wěn)序列，從而說明說明X與與Y間是協(xié)整的間是協(xié)整的。 需要注意是需要注意是，這里的DF或ADF檢驗是針對協(xié)整回歸計算出的誤差項 et而非真正的非均衡誤差t進行的。 而OLS法采用了殘差最小平方和原理，因此估計量 是向下偏倚的，這樣將導致拒絕零假設的機會比實際情

12、形大。 于是對于是對e et t平穩(wěn)性檢驗的平穩(wěn)性檢驗的DFDF與與ADFADF臨界值應該比正常臨界值應該比正常的的DFDF與與ADFADF臨界值還要小。臨界值還要小。 MacKinnon(1991)通過模擬試驗給出了協(xié)整檢驗的臨界值，表9.3.1是雙變量情形下不同樣本容量的臨界值。 表表 9.3.1 雙雙變變量量協(xié)協(xié)整整 ADF 檢檢驗驗臨臨界界值值 顯 著 性 水 平 樣本容量 0.01 0.05 0.10 25 -4.37 -3.59 -3.22 50 -4.12 -3.46 -3.13 100 -4.01 -3.39 -3.09 -3.90 -3.33 -3.05 例例9.3.1 檢驗

13、中國居民人均消費水平檢驗中國居民人均消費水平CPCCPC與人均國內(nèi)生與人均國內(nèi)生產(chǎn)總值產(chǎn)總值GDPPCGDPPC的協(xié)整關系。的協(xié)整關系。 在前文已知CPC與GDPPC都是I(2)序列，而2.10中已給出了它們的回歸式 ttGDPPCCPC45831. 0764106.49R2=0.9981 通過對該式計算的殘差序列作ADF檢驗，得適當檢驗模型 31127. 249. 155. 1tttteeee （-4.47） (3.93) (3.05) LM(1)=0.00 LM(2)=0.00 t=-4.47-3.75=ADF0.05，拒絕存在單位根的假設，殘差項是穩(wěn)定的，因此中國居民人均消費水平與人均中

14、國居民人均消費水平與人均GDPGDP是是(2,2)(2,2)階協(xié)整的，說明了該兩變量間存在長期穩(wěn)定的階協(xié)整的，說明了該兩變量間存在長期穩(wěn)定的“均衡均衡”關關系。系。 2 2、多變量協(xié)整關系的檢驗、多變量協(xié)整關系的檢驗擴展的擴展的E-GE-G檢驗檢驗 多變量協(xié)整關系的檢驗要比雙變量復雜一些，主要在于協(xié)整變量間可能存在多種穩(wěn)定的線性組合協(xié)整變量間可能存在多種穩(wěn)定的線性組合。 假設有4個I(1)變量Z、X、Y、W，它們有如下的長期均衡關系：tttttYXWZ3210(*)其中，非均衡誤差項t應是I(0)序列： tttttYXWZ3210(*) 然而，如果Z與W，X與Y間分別存在長期均衡關系：tttv

15、WZ110tttvYX210 則非均衡誤差項v1t、v2t一定是穩(wěn)定序列I(0)。于是它們的任意線性組合也是穩(wěn)定的。例如tttttttYXWZvvv110021(*) 由于vt象（*）式中的t一樣，也是Z、X、Y、W四個變量的線性組合，由此（*）式也成為該四變量的另一穩(wěn)定線性組合。 （1, -0,-1,-2,-3）是對應于（*）式的協(xié)整向量，（1,-0-0,-1,1,-1）是對應于（*）式的協(xié)整向量。 一定是I(0)序列。 對于多變量的協(xié)整檢驗過程，基本與雙變量情形相同對于多變量的協(xié)整檢驗過程，基本與雙變量情形相同，即即需檢驗變量是否具有同階單整性，以及是否存在穩(wěn)定的線需檢驗變量是否具有同階單

16、整性，以及是否存在穩(wěn)定的線性組合性組合。 在檢驗是否存在穩(wěn)定的線性組合時在檢驗是否存在穩(wěn)定的線性組合時，需通過設置一個變量為被解釋變量，其他變量為解釋變量，進行OLS估計并檢驗殘差序列是否平穩(wěn)。 如果不平穩(wěn)如果不平穩(wěn)，則需更換被解釋變量，進行同樣的OLS估計及相應的殘差項檢驗。 當所有的變量都被作為被解釋變量檢驗之后，仍不能得當所有的變量都被作為被解釋變量檢驗之后，仍不能得到平穩(wěn)的殘差項序列，則認為這些變量間不存在（到平穩(wěn)的殘差項序列，則認為這些變量間不存在（d,dd,d）階）階協(xié)整。協(xié)整。 檢驗程序：檢驗程序： 同樣地，同樣地，檢驗殘差項是否平穩(wěn)的DF與ADF檢驗臨界值要比通常的DF與ADF

17、檢驗臨界值小，而且該臨界值還受到所檢驗的變量個數(shù)的影響。表表 9.3.2 多變量協(xié)整檢驗多變量協(xié)整檢驗 ADF 臨界值臨界值變量數(shù)=3變量數(shù)=4變量數(shù)=6樣本顯著性水平顯著性水平顯著性水平容量0.010.050.10.010.050.10.010.050.125-4.92-4.1-3.71 -5.43-4.56 -4.15 -6.36-5.41 -4.9650-4.59 -3.92-3.58 -5.02-4.32 -3.98 -5.78-5.05 -4.69100-4.44 -3.83-3.51 -4.83-4.21 -3.89 -5.51-4.88 -4.56-4.30 -3.74-3.45

18、 -4.65-4.1 -3.81 -5.24-4.7 -4.42 表9.3.2給出了MacKinnon(1991)通過模擬試驗得到的不同變量協(xié)整檢驗的臨界值。2 2、多變量協(xié)整關系的檢驗、多變量協(xié)整關系的檢驗JJJJ檢驗檢驗 Johansen于于1988年，以及與年，以及與Juselius于于1990年提出年提出了一種用極大或然法進行檢驗的方法，通常稱為了一種用極大或然法進行檢驗的方法，通常稱為JJ檢驗。檢驗。 高等計量經(jīng)濟學高等計量經(jīng)濟學（清華大學出版社，（清華大學出版社，2000年年9月）月）P279-282. E-views中有中有JJ檢驗的功能。檢驗的功能。三、誤差修正模型三、誤差修正

19、模型 前文已經(jīng)提到，對于非穩(wěn)定時間序列，可通過差分的方對于非穩(wěn)定時間序列，可通過差分的方法將其化為穩(wěn)定序列，然后才可建立經(jīng)典的回歸分析模型。法將其化為穩(wěn)定序列，然后才可建立經(jīng)典的回歸分析模型。 如：如：建立人均消費水平（Y）與人均可支配收入（X）之間的回歸模型： 1 1、誤差修正模型、誤差修正模型tttXY10tttvXY1式中， vt= t- t-1差分差分X,Y成為平穩(wěn)序列建立差分回歸模型建立差分回歸模型 如果如果Y與X具有共同的向上或向下的變化趨勢 (1)如果X與Y間存在著長期穩(wěn)定的均衡關系 Yt= =0+1Xt+t且誤差項t不存在序列相關，則差分式差分式 Yt= 1 Xt+ t中的 t

20、是一個一階移動平均時間序列一階移動平均時間序列，因而是序列相關的是序列相關的； 然而，這種做法會引起兩個問題這種做法會引起兩個問題： (2)如果采用差分形式進行估計，則關于變量水平值的重要信息將被忽略，這時模型只表達了這時模型只表達了X與與Y間的短期關系，而沒間的短期關系，而沒有揭示它們間的長期關系有揭示它們間的長期關系。 因為，從長期均衡的觀點看，Y在第t期的變化不僅取決于X本身的變化，還取決于X與Y在t-1期末的狀態(tài)，尤其是X與Y在t-1期的不平衡程度。 另外另外，使用差分變量也往往會得出不能令人滿意回歸方程使用差分變量也往往會得出不能令人滿意回歸方程。 例如，使用 Yt= 1 Xt+ t

21、回歸時，很少出現(xiàn)截距項顯著為零的情況，即我們常常會得到如下形式的方程： 在在X保持不變時，如果模型存在靜態(tài)均衡（保持不變時，如果模型存在靜態(tài)均衡（static equilibrium），），Y也會保持它的長期均衡值不變。也會保持它的長期均衡值不變。 但如果使用（*）式，即使X保持不變，Y也會處于長期上升或下降的過程中(Why?)，這意味著X與與Y間不存在靜態(tài)間不存在靜態(tài)均衡均衡。 這與大多數(shù)具有靜態(tài)均衡的經(jīng)濟理論假說不相符。這與大多數(shù)具有靜態(tài)均衡的經(jīng)濟理論假說不相符。 可見，簡單差分不一定能解決非平穩(wěn)時間序列所遇到的可見，簡單差分不一定能解決非平穩(wěn)時間序列所遇到的全部問題，因此，全部問題，因此

22、，誤差修正模型誤差修正模型便應運而生便應運而生。tttvXY1000(*) 誤差修正模型（誤差修正模型（Error Correction Model，簡記為ECM）是一種具有特定形式的計量經(jīng)濟學模型是一種具有特定形式的計量經(jīng)濟學模型，它的主要形式是由Davidson、 Hendry、Srba和Yeo于1978年提出的，稱為稱為DHSY模型模型。 為了便于理解，我們通過一個具體的模型來介紹它的結(jié)構(gòu)。 假設兩變量X與Y的長期均衡關系為: Yt= =0+1Xt+t 由于現(xiàn)實經(jīng)濟中X與Y很少處在均衡點上，因此實際觀測到的只是X與Y間的短期的或非均衡的關系，假設具有如下(1,1)階分布滯后形式ttttt

23、YXXY11210 該模型顯示出第t期的Y值，不僅與X的變化有關，而且與t-1期X與Y的狀態(tài)值有關。 由于變量可能是非平穩(wěn)的，因此不能直接運用OLS法。對上述分布滯后模型適當變形分布滯后模型適當變形得 tttttttttXYXYXXY12101111211011)1 ()1 ()(或 tttttXYXY)(11011式中， 1)1 (00)1 ()(211（*） 如果將（*）中的參數(shù)，與Yt= =0+1Xt+t中的相應參數(shù)視為相等，則（*）式中括號內(nèi)的項就是t-1期的非均衡非均衡誤差項。誤差項。 （*）式表明：）式表明：Y Y的變化決定于的變化決定于X X的變化以及前一時期的的變化以及前一時期

24、的非均衡程度非均衡程度。同時，（*）式也彌補了簡單差分模型 Yt= 1 Xt+ t的不足，因為該式含有用X、Y水平值表示的前期非均衡程度。因此，Y Y的值已對前期的非均衡程度作出的值已對前期的非均衡程度作出了修正。了修正。 稱為稱為一階誤差修正模型一階誤差修正模型( (first-order error correction model) )。 tttttXYXY)(11011（*）式可以寫成： （*）tttecmXY1知，一般情況下|1 ，由關系式=1-得01。可以據(jù)可以據(jù)此分析此分析ecmecm的修正作用：的修正作用：（*）其中:ecmecm表示誤差修正項誤差修正項。由分布滯后模型分布滯后

25、模型tttttYXXY11210 (1) (1)若若(t-1)(t-1)時刻時刻Y Y大于其長期均衡解大于其長期均衡解 0 0+ + 1 1X X，ecmecm為正，則為正，則(-(- ecmecm) )為負，使得為負，使得 Y Yt t減少；減少； (2)(2)若若(t-1)(t-1)時刻時刻Y Y小于其長期均衡解小于其長期均衡解 0 0+ + 1 1X X ，ecmecm為負，為負，則則(-(- ecmecm) )為正，使得為正，使得 Y Yt t增大。增大。 （* * * *）體現(xiàn)了長期非均衡誤差對的控制。）體現(xiàn)了長期非均衡誤差對的控制。 其主要原因在于其主要原因在于變量對數(shù)的差分近似地

26、等于該變量的變化率，而經(jīng)濟變量的變化率常常是穩(wěn)定序列，因此適合于包含在經(jīng)典回歸方程中。 需要注意的是需要注意的是：在實際分析中，變量常以對在實際分析中，變量常以對數(shù)的形式出現(xiàn)。數(shù)的形式出現(xiàn)。 于是于是: :(1)長期均衡模型長期均衡模型 Yt= =0+1Xt+t中的1可視為Y關于X的長期彈性（長期彈性（long-run elasticity） (2)短期非均衡模型短期非均衡模型 Yt=0+1Xt+2Xt-1+Yt-1+t中的1可視為Y關于X的短期彈性（短期彈性（short-run elasticity）。 如如具有季度數(shù)據(jù)的變量，可在短期非均衡模型 Yt=0+1Xt+2Xt-1+Yt-1+t中

27、引入更多的滯后項。 更復雜的誤差修正模型更復雜的誤差修正模型可依照一階誤差修正模型類可依照一階誤差修正模型類似地建立。似地建立。 引入二階滯后的模型引入二階滯后的模型為 tttttttYYXXXY2211231210經(jīng)過適當?shù)暮獾茸冃?，可得如下二階誤差修正模型二階誤差修正模型 tttttttXYXXYY)(110113112式中，211，00，)(3211 (*) 引入三階滯后項的誤差修正模型三階滯后項的誤差修正模型與（*）式相仿，只不過模型中多出差分滯后項Yt-2，Xt-2，。 多變量的誤差修正模型多變量的誤差修正模型也可類似地建立。 如三個變量三個變量如果存在如下長期均衡關系tttZXY2

28、10則其一階非均衡關系其一階非均衡關系可寫成 tttttttYZZXXY12211210于是它的一個誤差修正模型一個誤差修正模型為 tttttttZXYZXY)(12110111式中，1，00，/ )(211，/ )(212 （1）Granger 表述定理表述定理 誤差修正模型誤差修正模型有許多明顯的優(yōu)點優(yōu)點：如 a）一階差分項的使用消除了變量可能存在的趨勢因素，從而避免了虛假回歸問題； b）一階差分項的使用也消除模型可能存在的多重共線性問題； c）誤差修正項的引入保證了變量水平值的信息沒有被忽視； d）由于誤差修正項本身的平穩(wěn)性，使得該模型可以用經(jīng)典的回歸方法進行估計，尤其是模型中差分項可以

29、使用通常的t檢驗與F檢驗來進行選取；等等。 因此，一個重要的問題就是一個重要的問題就是：是否變量間的關系都可是否變量間的關系都可以通過誤差修正模型來表述以通過誤差修正模型來表述？2 2、誤差修正模型的建立、誤差修正模型的建立 如果變量如果變量X X與與Y Y是協(xié)整的，則它們間的短期非均衡關系是協(xié)整的，則它們間的短期非均衡關系總能由一個誤差修正模型表述：總能由一個誤差修正模型表述：tttXYlaggedY1),(01 （*）式中，t-1是非均衡誤差項是非均衡誤差項或者說成是長期均衡偏差項長期均衡偏差項， 是短期調(diào)整參數(shù)短期調(diào)整參數(shù)。 就此問題，就此問題，Engle 與與 Granger 1987

30、年提出了著名的年提出了著名的Grange表述定理（表述定理（Granger representaion theorem）：）： 對于(1,1)階自回歸分布滯后模型 Yt=0+1Xt+2Xt-1+Yt-1+t 如果 YtI(1), XtI(1) ; 那么tttttXYXY)(11011的左邊Yt I(0) ，右邊的Xt I(0) ，因此，只有Y與X協(xié)整，才能保證右邊也是I(0)。首先首先對變量進行協(xié)整分析，以發(fā)現(xiàn)變量之間的協(xié)整關系，即長期均衡關系，并以這種關系構(gòu)成誤差修正項。然后然后建立短期模型，將誤差修正項看作一個解釋變量，連同其它反映短期波動的解釋變量一起，建立短期模型，即誤差修正模型。注意

31、注意，由于 Y=lagged(Y, X)+ t-1 +t 01中沒有明確指出Y與X的滯后項數(shù)，因此，可以是多個；同時，由于一階差分項是I(0)變量，因此模型中也允許使用X的非滯后差分項Xt 。 GrangerGranger表述定理可類似地推廣到多個變量的情形中去。表述定理可類似地推廣到多個變量的情形中去。 因此，建立誤差修正模型建立誤差修正模型，需要 由協(xié)整與誤差修正模型的的關系，可以得到誤差修正可以得到誤差修正模型建立的模型建立的E-G兩步法：兩步法： 第一步第一步，進行協(xié)整回歸（OLS法），檢驗變量間的協(xié)整關系，估計協(xié)整向量（長期均衡關系參數(shù)）； 第二步第二步，若協(xié)整性存在，則以第一步求到

32、的殘差作為非均衡誤差項加入到誤差修正模型中，并用OLS法估計相應參數(shù)。 需要注意的是需要注意的是：在進行變量間的協(xié)整檢驗時，如有必要可在協(xié)整回歸式中加入趨勢項，這時，對殘差項的穩(wěn)定性檢驗就無須再設趨勢項。 另外另外，第二步中變量差分滯后項的多少，可以殘差項序列是否存在自相關性來判斷，如果存在自相關，則應加入變量差分的滯后項。 （2）Engle-Granger兩步法兩步法（3）直接估計法）直接估計法 也可以采用打開誤差修整模型中非均衡誤差項括號的采用打開誤差修整模型中非均衡誤差項括號的方法直接用方法直接用OLS法估計模型法估計模型。 但仍需事先對變量間的協(xié)整關系進行檢驗但仍需事先對變量間的協(xié)整關

33、系進行檢驗。 如對雙變量誤差修正模型tttttXYXY)(11011可打開非均衡誤差項的括號直接估計下式：tttttXYXY11110這時短期彈性與長期彈性可一并獲得。 需注意的是，需注意的是，用不同方法建立的誤差修正模型結(jié)果也往往不一樣。 經(jīng)濟理論指出，居民消費支出是其實際收入的函數(shù)。 以中國國民核算中的居民消費支出經(jīng)過居民消費價格居民消費支出經(jīng)過居民消費價格指數(shù)縮減得到中國居民實際消費支出時間序列（指數(shù)縮減得到中國居民實際消費支出時間序列（C）； 以支出法GDP對居民消費價格指數(shù)縮減近似地代表國對居民消費價格指數(shù)縮減近似地代表國民收入時間序列民收入時間序列(GDP) 時間段為1978200

34、0（表9.3.3） 例例9.3.2 中國居民消費的誤差修正模型 表表 9.3.3 19781998 年年間間中中國國實實際際居居民民消消費費與與實實際際 GDP 數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)（單單位位：億億元元，1990 年年價價） 年份 C GDP 年份 C GDP 年份 C GDP 1978 3810 7809 1985 7579 14521 1992 11325 23509 1979 4262 8658 1986 8025 15714 1993 12428 27340 1980 4581 8998 1987 8616 17031 1994 13288 29815 1981 5023 9454 1988 92

35、86 17889 1995 14693 31907 1982 5423 10380 1989 8788 16976 1996 16189 34406 1983 5900 11265 1990 9113 18320 1997 17072 36684 1984 6633 12933 1991 9977 20581 1998 18230 39008 （1 1）對數(shù)據(jù)）對數(shù)據(jù)lnC與與lnGDP進行單整檢驗進行單整檢驗 容易驗證lnC與lnGDP是一階單整的，它們適合的檢驗模型如下： 12ln744. 0056. 0lnttCC (2.76) (-3.23) LM(1)=0.929 LM(2)=1.1

36、21 32221212ln58. 0ln59. 0ln81. 0ln54. 113. 0lntttttGDPGDPGDPGDPGDP (3.81)（-4.01） （2.66） （2.26） （2.54） LM(1)=0.38 LM(2)=0.67 LM(3)=2.34 LM(4)=2.46 首先，建立首先，建立lnC與與lnGDP的回歸模型的回歸模型（2）檢驗）檢驗lnC與與lnGDP的協(xié)整性，并建立長期均衡關系的協(xié)整性，并建立長期均衡關系 ttGDPCln923. 0047. 0ln （0.30） (57.48) R2=0.994 DW=0.744 發(fā)現(xiàn)有殘關項有較強的一階自相關性?？紤]加入

37、適當?shù)臏箜?，得lnC與lnGDP的分布滯后模型 11ln361. 0ln622. 0ln698. 0152. 0lnttttGDPCGDPC (1.63) (6.62） （4.92） （-2.17） R2=0.994 DW=1.92 LM(1)=0.00 LM(2)=2.31自相關性消除，因此可初步認為是lnC與lnGDP的長期穩(wěn)定關系。 (*)殘差項的穩(wěn)定性檢驗：殘差項的穩(wěn)定性檢驗： （-4.32） R2=0.994 DW=2.01 LM(1)=0.04 LM(2)=1.3419975. 0ttee t=-4.32-3.64=ADF0.05 說明lnC與lnGDP是（1，1）階協(xié)整的，（*）式即為它們長期穩(wěn)定的均衡關系: 11ln361. 0ln622. 0ln698. 0152. 0lnttttGDPCGDPC(*) 以穩(wěn)定的時間序列（3）建立誤差修正模型）建立誤差修正模型 te 做為誤差修正項，可