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第4講單位根檢驗(yàn)
在ARMA模型中使用自相關(guān)函數(shù)遞減判斷序列平穩(wěn)性,有時(shí)不準(zhǔn)確,故正式的計(jì)量檢驗(yàn)很必要。單位根檢驗(yàn)是上世紀(jì)60~70年代由Dicky和Fuller提出的,至今已有多種檢驗(yàn)方法可供我們使用,此類(lèi)研究已成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。試問(wèn):我國(guó)1980年1月~2006年6月間的CPI通貨膨脹率,是否弱平穩(wěn)(理論上應(yīng)是)?上下波動(dòng)較大,顯示不平穩(wěn)。需嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。1、單位根的定義考慮一個(gè)簡(jiǎn)單的AR(1)模型,即——(3.1)
其中,是方差為σ2的白噪聲過(guò)程。因?yàn)榭赡娴腁RMA模型總可寫(xiě)成AR模型,故研究AR模型有代表性。DF檢驗(yàn)只考慮AR(1),之后的ADF檢驗(yàn)會(huì)把AR(1)拓展到AR(p)。注意:在DF檢驗(yàn)過(guò)程中,一般把(3.1)先改寫(xiě)成其中,,DF檢驗(yàn)共有以下三種情況:
分別為隨機(jī)游走過(guò)程、帶截距和既帶截距又帶時(shí)間趨勢(shì)的隨機(jī)游走過(guò)程。情況I實(shí)際不常見(jiàn),使用價(jià)值不大,只是理論研究的興趣。
注意:三種對(duì)應(yīng)的原假設(shè)相同,即待檢驗(yàn)序列為含有單位根的非平穩(wěn)序列,而I和II的對(duì)立假設(shè)是平穩(wěn)序列,III對(duì)應(yīng)的則是趨勢(shì)平穩(wěn)序列。
注意:I、II、III至于選擇哪種情況,要依據(jù)考察數(shù)據(jù)的特征,顯然III是最一般的情況.
如果無(wú)法確定是否存在時(shí)間趨勢(shì),就可以分別選用情況II和III進(jìn)行檢驗(yàn),然而如果確信無(wú)時(shí)間趨勢(shì),就可直接選用II。另外,雖然對(duì)二非平穩(wěn)(甚至是嚴(yán)重非平穩(wěn))序列建立回歸模型,會(huì)破壞經(jīng)典回歸的基礎(chǔ)和有效性,但不一定能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題??赡芙⒌哪P偷膖,F(xiàn)以及R2都很正常,模型的顯著性和擬合優(yōu)度都很好,這就產(chǎn)生了所謂的“偽回歸”。事實(shí)上,大多數(shù)時(shí)序非平穩(wěn)的原因都是因?yàn)榘瑔挝桓^(guò)程,因此,現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析主要通過(guò)檢驗(yàn)是否存在單位根,來(lái)檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性。
例1:建年度文件:1952~1996,調(diào)入book5.5中的y(我國(guó)社會(huì)商品零售總額)。再調(diào)入book12中的一個(gè)數(shù)據(jù),起名y1(我國(guó)商品的物價(jià)指數(shù))。其時(shí)序圖分別為:我國(guó)社會(huì)商品零售總額我國(guó)商品的物價(jià)指數(shù)
表面看y和y1的圖像很像,實(shí)際上,指數(shù)不可能無(wú)止境上升,因?yàn)槿绻?7、98年及以后的數(shù)據(jù)放入,就會(huì)發(fā)現(xiàn)從97年以后開(kāi)始下滑。為此,需討論趨勢(shì)類(lèi)型:對(duì)于
,其原假設(shè)H0:
;H1:
為檢驗(yàn)H0,構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量:注意:嚴(yán)格來(lái)講,該統(tǒng)計(jì)量并不是標(biāo)準(zhǔn)的t分布,它服從非標(biāo)準(zhǔn)和非對(duì)稱(chēng)的極限分布,記為
。為此,DF通過(guò)不斷模擬,依顯著性水平和樣本容量得到一個(gè)臨界值。
因分布偏態(tài)且不對(duì)稱(chēng),可根據(jù)計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)量與得到的臨界值比較。(1)若統(tǒng)計(jì)量實(shí)際計(jì)算值小于臨界值,則拒絕H0,即序列是平穩(wěn)過(guò)程;(2)若大于臨界值,則接受H0,說(shuō)明序列是單位根過(guò)程。4、單位根檢驗(yàn)
注意:
(1)選Level/None(3)在MaximumLags處填寫(xiě)0。則:接例1:建年度文件:1952~1996,調(diào)入book12中的一個(gè)數(shù)據(jù),起名y1(我國(guó)商品的物價(jià)指數(shù))。統(tǒng)計(jì)量值
為
6.654372,而對(duì)應(yīng)1%、5%、10%的臨界值分別為-2.618579、-1.948495、-1.612135,顯然t值大于所有臨界值,所以,接受原假設(shè),即認(rèn)為原序列y1是一個(gè)單位根過(guò)程。1)y1帶常數(shù)項(xiàng):2)y1既帶趨勢(shì)也帶常數(shù)項(xiàng):顯然,上述二情況均為
大于臨界值,即接受原假設(shè),說(shuō)明序列是一個(gè)單位根過(guò)程。下面對(duì)y1一階差分和二階差分:
一階差分情況:1)一階差分選None易見(jiàn),在水平10%下,-1.759193<-1.612036,通過(guò)檢驗(yàn),即平穩(wěn)。2)一階差分選Constant顯然,
值都大于臨界值,表明各水平下都是單位根過(guò)程。同樣,
值都大于臨界值,表明各水平下也都是單位根過(guò)程。3)一階差分選Trendandintercept
二階差分情況:1)二階差分選None可見(jiàn),二階差分均平穩(wěn)。但是,二階差分序列做模型會(huì)更麻煩。在兩邊同減
得:
定義
,則變成檢驗(yàn),這是一階自相關(guān)的情況。
如果存在高階自相關(guān),比如AR(p),其所有的系數(shù)均應(yīng)小于1,它的特征方程
=0的根均應(yīng)在單位園外。即本來(lái)有p個(gè)根,有一個(gè)是單位根(即在單位園上),p-1個(gè)在單位園外,這樣就把一階自相關(guān)的情況拓展到p階高階自相關(guān),這就是DF檢驗(yàn)的擴(kuò)展——ADF檢驗(yàn)。試想:對(duì)上例,物價(jià)指數(shù)僅僅是一階自相關(guān)嗎?為此,選一階差分和None以及最大滯后階數(shù)為1。得如下表:可見(jiàn),已平穩(wěn)。故需做AR(2)。下面做一個(gè)截面的深交所1998年246個(gè)交易日的數(shù)據(jù)。
例2:建立文件:246個(gè)數(shù)據(jù),導(dǎo)入book10中的5個(gè)數(shù)據(jù),x1、x2、x3、x4、x5。先分析一下x4(工業(yè)類(lèi)股指),做單位根檢驗(yàn):
發(fā)現(xiàn)原序列是一個(gè)單位根過(guò)程。
但若選擇一階差分,則不論是None、Intercept還是Trendandintercept都通過(guò)檢驗(yàn),即平穩(wěn)。
單位根檢驗(yàn)為考察序列有無(wú)趨勢(shì)又提供了一個(gè)工具,這個(gè)工具比自相關(guān)更嚴(yán)格。
且利用單位根檢驗(yàn)可進(jìn)一步確認(rèn)序列是否有趨勢(shì),而且可把趨勢(shì)類(lèi)型區(qū)分開(kāi)。
例3:月度數(shù)據(jù)文件:1981:01到1997:12,調(diào)入book消費(fèi)品指數(shù)中的1個(gè)數(shù)據(jù)y。對(duì)y,選None,最大滯后階數(shù)為0,輸出下表:可見(jiàn),檢驗(yàn)未通過(guò)。
試問(wèn):要差分嗎?
但實(shí)際上,y無(wú)趨勢(shì)(如圖),注意:
(1)若對(duì)原序列y,選None沒(méi)通過(guò)檢驗(yàn),此時(shí)應(yīng)先考慮帶常數(shù)項(xiàng)或趨勢(shì)項(xiàng),若能通過(guò)檢驗(yàn),就不需要差分。因?yàn)槿绻罘郑m通過(guò)檢驗(yàn)平穩(wěn),但模型會(huì)復(fù)雜化。故不能盲目差分。(2)加常數(shù)項(xiàng)平穩(wěn),說(shuō)明可做AR或MA模型,即AR模型中含有一個(gè)常數(shù)項(xiàng),即模型為
。
試問(wèn):前面做ARMA或ARIMA模型時(shí),為什么沒(méi)加常數(shù)項(xiàng)?
(3)在做一般模型時(shí):(隨機(jī)游走)(1)
(AR)(2)
(截面回歸)(3)
需要注意的是:上述模型均要求誤差項(xiàng)
為i.i.d。否則,需調(diào)整模型。調(diào)整方法如下:
1)若破壞獨(dú)立性,可調(diào)整主模型對(duì)于(3),導(dǎo)致DW檢驗(yàn)沒(méi)通過(guò)或自相關(guān)的原因可能是:模型遺漏了重要的解釋變量,加入遺漏的變量即可。對(duì)于(2)類(lèi)似,可考慮增加AR項(xiàng),甚至加進(jìn)MA項(xiàng)。
2)若破壞同方差,調(diào)整主模型可能無(wú)效,這時(shí)需對(duì)殘差建模?!陨鲜悄P驼{(diào)整的兩個(gè)思路。同例2:建立文件:246個(gè)數(shù)據(jù),導(dǎo)入book10中的5個(gè)數(shù)據(jù),x1、x2、x3、x4、x5。
x4——深交所1998年246個(gè)交易日工業(yè)類(lèi)收盤(pán)價(jià)指數(shù)。
x4的時(shí)序圖:回顧:上面做單位根檢驗(yàn)時(shí),它是一階差分平穩(wěn)。為此,最好先取對(duì)數(shù)再差分(即變成對(duì)數(shù)收益),輸入:genrly=log(x4)genre=ly-ly(-1)則e的時(shí)序圖為:可見(jiàn),已經(jīng)平穩(wěn)。但是,取對(duì)數(shù)并差分后的序列是否獨(dú)立?
其自相關(guān)如下表:可見(jiàn),不相關(guān)程度p值比較高。
注意:i.i.d不僅考慮它有無(wú)線(xiàn)性關(guān)系,還要考慮有無(wú)非線(xiàn)性關(guān)系。為此,輸入:genre2=e^2。
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