eviews第三講：誤差修正模型

eviews第三講：誤差修正模型第一頁，共89頁。誤差修正模型建立的作用為了增強模型的精度，將協(xié)整回歸中的誤差項et看做均衡誤差，通過建立短期動態(tài)模型來彌補長期靜態(tài)模型的不足。第二頁，共89頁。第三頁，共89頁。誤差修正模型的建立首先對變量的平穩(wěn)性進行檢驗，然后再進行協(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，并以這種關系構成誤差修正項。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。第四頁，共89頁。建立誤差修正模型的步驟數(shù)據(jù)類型：時間序列0.數(shù)據(jù)錄入1.統(tǒng)計性檢驗2.檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性3.協(xié)整檢驗4.短期誤差修正第五頁，共89頁。數(shù)據(jù)的描述性檢驗1.可以直觀的看出數(shù)據(jù)的變化趨勢2.可以有效的避免異常值對回歸系數(shù)的影響，剔除異常值3.提供數(shù)據(jù)的簡單統(tǒng)計性描述第六頁，共89頁。單個變量的統(tǒng)計性描述第一步：數(shù)據(jù)錄入后，右擊變量，open打開第二步：view---descriptivestatistics---statstable，提供表格形式的描述性統(tǒng)計，如下圖第七頁，共89頁。第八頁，共89頁。多個變量的統(tǒng)計性描述第一步：數(shù)據(jù)錄入第二步：按住shift或者ctrl鍵，選擇所需變量，右擊，選擇open---asgroup打開第三步：view---descriptivestats---commonsample，提供表格形式的描述性統(tǒng)計，如下圖第九頁，共89頁。第十頁，共89頁。平穩(wěn)性原理檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性第十一頁，共89頁。第十二頁，共89頁。檢驗序列是否平穩(wěn)性的方法1.圖示法2.用自相關系數(shù)圖判斷3.單位根檢驗第十三頁，共89頁。第十四頁，共89頁。方法1.圖示法步驟：1.新建工作文件窗口2.錄入時間序列數(shù)據(jù)：GDP3.雙擊變量，打開序列，4.在序列窗口點擊view---graph，在對話框中選擇線條類型：line&symbol第十五頁，共89頁。操作：雙擊打開序列第十六頁，共89頁。選擇線條類型第十七頁，共89頁。得出圖形第十八頁，共89頁。結論由GDP的時間序列圖初步判斷序列是不平穩(wěn)的可以看出該序列可能存在趨勢項，若需要單位根檢驗，則選擇第三種模型進行檢驗第十九頁，共89頁。方法2：用自相關系數(shù)圖判斷步驟：1.新建工作文件窗口2.錄入時間序列數(shù)據(jù)：GDP3.雙擊變量，打開序列，4.在序列窗口點擊view---correlogram，在對話框中選擇原始數(shù)據(jù)：level第二十頁，共89頁。操作：雙擊打開序列第二十一頁，共89頁。選擇原始數(shù)據(jù)：level第二十二頁，共89頁。得出自相關系數(shù)第二十三頁，共89頁。結論中國GDP時間序列的自相關系數(shù)不是很快地（如滯后期K=2）趨于0，而是緩慢下降，再次表明系列是非平穩(wěn)的。第二十四頁，共89頁。方法3：單位根檢驗步驟：1.新建工作文件窗口2.錄入時間序列數(shù)據(jù)：GDP3.雙擊變量，打開序列，4.在序列窗口點擊view---unitroottest，在對話框中選擇檢測方法：ADF（AugmentedDickeyFuller）；并選擇對原始數(shù)據(jù)：level進行檢驗第二十五頁，共89頁。單位根檢驗需要了解的基本知識單位根檢驗是指檢驗序列中是否存在單位根，因為存在單位根就是非平穩(wěn)時間序列了。單位根就是指單位根過程，可以證明，序列中存在單位根過程就不平穩(wěn)，會使回歸分析中存在偽回歸。1.單位根檢驗的方法2.最優(yōu)滯后項的選擇3.確定序列具有單位根的階數(shù)第二十六頁，共89頁。第二十七頁，共89頁。1.單位根檢驗的方法單位根檢驗有眾多的模型可供選擇，常用的ADF（AugmentedDickeyFuller）檢驗和P-P（Phillips-Perron）檢驗推薦使用：ADF檢驗第二十八頁，共89頁。2.最優(yōu)滯后階數(shù)的選擇1.AIC信息準則2.SC準則第二十九頁，共89頁。AIC信息準則AIC值最小AIC信息準則，又稱赤池信息量準則Akaikeinformationcriterion、簡稱AIC，是衡量統(tǒng)計模型擬合優(yōu)良性的一種標準，是由日本統(tǒng)計學家赤池弘次創(chuàng)立和發(fā)展的。AIC鼓勵數(shù)據(jù)擬合的優(yōu)良性但是盡量避免出現(xiàn)過度擬合(Overfitting)的情況。所以優(yōu)先考慮的模型應是AIC值最小的那一個。第三十頁，共89頁。SC值最小SC信息準則，又稱施瓦茲準則，即SchwarzCriterion其檢驗思想也是通過比較不同分布滯后模型的擬合優(yōu)度來確定合適的滯后期長度。檢驗過程是：在模型中逐期添加滯后變量，直到SC值不再降低時為止，即選擇使SC值達到最小的滯后期k。SC信息準則第三十一頁，共89頁。AIC最小原則是判定模型好壞標準之一，猶如R2（R平方）一樣。AIC和SC(舒瓦茨信息）常常一并作為判斷模型擬合程度的標準之一，特別是在滯后階數(shù)的選擇上。比如，一個VAR（向量自回歸模型），經(jīng)濟理論往往無法確定滯后階數(shù)，這時往往采用AIC或者SC最小原則，即觀察不同的階數(shù)的VAR模型，哪個模型的AIC或者SC值最小就選用哪個模型進行分析。AIC、SC都會在模型參數(shù)中給出。第三十二頁，共89頁。確定序列具有單位根的階數(shù)第三十三頁，共89頁。第三十四頁，共89頁。第三十五頁，共89頁。第三十六頁，共89頁。ADF檢驗形式的選擇第三十七頁，共89頁。操作：數(shù)據(jù)（gini2，lnpergdp）第三十八頁，共89頁。第一步：輸入變量（略）打開序列，點擊Quick---EstimateEquation對變量ginigini(-1)ct進行自回歸第三十九頁，共89頁。目的：查看常數(shù)項和時間趨勢項是否顯著第四十頁，共89頁。第二步：上圖結果顯示常數(shù)項顯著，因此對原始數(shù)據(jù)單位根檢驗中同時加入常數(shù)項第四十一頁，共89頁。注意：Maximunlags嚴格的說，要逐步加入滯后期，最后根據(jù)AIC最小準則來選取如果對回歸結果不那么嚴格要求，可以選用系統(tǒng)默認的滯后期本案例中，默認的滯后期是8第四十二頁，共89頁。結果第四十三頁，共89頁。結論：原假設H0：Gini有一個單位根ADF結果顯示，不能拒絕原假設(p=0.8453),因此序列gini不平穩(wěn),并存在單位根。第四十四頁，共89頁。第三步：對一階差分進行檢驗第四十五頁，共89頁。目的：檢驗序列的單整數(shù)I(1)?I(2)?I(0)說明原始序列是平穩(wěn)的由于差分之后，沒有常數(shù)項，因此選擇無常數(shù)項和時間趨勢項進行檢驗第四十六頁，共89頁。結果第四十七頁，共89頁。結論：原假設H0：Gini的一階差分有一個單位根ADF結果顯示，拒絕原假設(p=0.0000),因此序列gini的一階差分平穩(wěn),序列GINI屬于一階單整I(1)差分的表示方法：一階差分：D+變量名

本案例：DGini二階差分：DD+變量名

本案例：DDGini第四十八頁，共89頁。同理，相同的過程處理序列GDP原始數(shù)據(jù)ADF檢驗第四十九頁，共89頁。一階差分檢驗第五十頁，共89頁。結論：原假設H0：GDP的一階差分有一個單位根ADF結果顯示，拒絕原假設(p=0.0000),因此序列gini的一階差分平穩(wěn),序列GDP屬于一階單整I(1)總結：GDP和GINI都屬于一階單整I(1)第五十一頁，共89頁。單位根檢驗表格的形成在論文中，單位根檢驗要做成如下表格的形式第五十二頁，共89頁。協(xié)整檢驗第五十三頁，共89頁。第五十四頁，共89頁。協(xié)整檢驗的方法第五十五頁，共89頁。第五十六頁，共89頁。第五十七頁，共89頁。第五十八頁，共89頁。第五十九頁，共89頁。協(xié)整檢驗方法2：Johansen協(xié)整檢驗直接用Eviews可操作得出結果步驟：1.ctrl+變量名，同時選擇GDP和GINI，右擊open—asgroup2.在打開的group窗口點擊View---cointegrationtest第六十頁，共89頁。第六十一頁，共89頁。第六十二頁，共89頁。第六十三頁，共89頁。第六十四頁，共89頁。第六十五頁，共89頁。第六十六頁，共89頁。第六十七頁，共89頁。第六十八頁，共89頁。第六十九頁，共89頁。結果輸出第七十頁，共89頁。第七十一頁，共89頁。結論：協(xié)整檢驗說明在95%的置信區(qū)間存在2個協(xié)整方程協(xié)整關系寫成代數(shù)表達式：lnGDP=-73.75119lnGINI+e協(xié)整方程表達式代表兩變量之間長期穩(wěn)定的關系第七十二頁，共89頁。方法3：檢驗殘差協(xié)整存在的一個重要條件就是估計協(xié)整回歸方程的殘值應是平穩(wěn)的。步驟1：對兩變量進行單位根檢驗，若被解釋變量Y和解釋變量X都為一階單整即：Y----I（1）X---I（1）第七十三頁，共89頁。步驟2：對方程進行回歸得出殘差項步驟3：對殘差項進行單位根檢驗，若原假設成立，說明殘差不平穩(wěn)，即為I(1);若殘差項平穩(wěn)（即為0階單整），則兩變量之間存在協(xié)整關系（即長期穩(wěn)定的某種關系）。第七十四頁，共89頁。協(xié)整檢驗結果的形成第七十五頁，共89頁。第七十六頁，共89頁。傳統(tǒng)的經(jīng)濟模型通常表述的是變量之間的一種“長期均衡關系”，而實際上經(jīng)濟數(shù)據(jù)往往產(chǎn)生于“非均衡過程”，因此建模時需要用數(shù)據(jù)的動態(tài)非均衡過程來逼近經(jīng)濟理論的長期均衡過程。表現(xiàn)在方程式中，就是每個變量的滯后也會出現(xiàn)在模型之中。誤差修正模型正是為了度量某一時期內(nèi)生變量Yt在某一時點關于外生變量Xt的短期偏離。短期誤差修正第七十七頁，共89頁。例如：在建立消費和收入的協(xié)整方程后，為考察我國消費和收入的動態(tài)關系，則需要建立誤差修正模型，以考量當消費短期波動偏離長期均衡時，怎樣的調(diào)整力度可以將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)。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，并以這種關系構成誤差修正項。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。第七十八頁，共89頁。短期誤差修正前提：X、Y是協(xié)整的第一步：回歸以下方程，得出殘差第二步：再估計以下方程

r

應該是負值，且具有顯著性第七十九頁，共89頁。步驟：前面步驟：單位根、協(xié)整檢驗（省略）第一步：第一個回歸LSYY(-1)XX(-1)得出殘差第二步：Genre=residGenrdY=d(Y)Genrdx=d(X)第三步：回歸LSDYDXe(-1)得出e(-1)的回歸系數(shù)第八十頁，共89頁。第一個回歸第八十一頁，共89頁。第二步第八十二頁，共89頁。第三步第八十三頁，共89頁。第八十四頁，共89頁。注意：短期修正系數(shù)，即E(-1)的系數(shù)應該為負，且顯著由于我選擇的數(shù)據(jù)有問題，所以這里的結果不顯著，是錯誤的。實際操作中，這組數(shù)據(jù)不能用這個模型。第八十五頁，共89頁。ECM修正的效果(結果解釋）修正項（ecm^t-1）的系數(shù)為0.51，那這個模型就可以解釋為當短期波動偏離