計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論：現(xiàn)代觀點(diǎn)（第七版）課件：OLS用于時(shí)間序列

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

Econometrics

OLS用于時(shí)間序列的其他問題提要一、平穩(wěn)和弱相關(guān)時(shí)間序列二、OLS的漸近性質(zhì)三、回歸分析中使用高度持續(xù)性時(shí)間序列四、動(dòng)態(tài)完備模型和無序列相關(guān)五、時(shí)間序列模型的同方差假定第10章在逐漸增強(qiáng)的假定條件下，討論OLS方法用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的有限樣本性質(zhì)。在時(shí)間序列的整套經(jīng)典線性模型假定TS.1到TS.6下,OLS方法恰好具有在橫截面數(shù)據(jù)條件下推導(dǎo)出的所有理想性質(zhì)。類似地，統(tǒng)計(jì)推斷也與橫截面分析中一樣進(jìn)行。另外，時(shí)間序列問題的大樣本分析較橫截面問題的大樣本分析，所遇到的困難要多許多。當(dāng)我們?nèi)菰S不同時(shí)期的觀測彼此相關(guān)時(shí)，問題就更加復(fù)雜。盡管如此，重要的極限定理對(duì)某些（盡管不是全部）時(shí)間序列過程依然成立。關(guān)鍵在于，不同時(shí)期變量之間的相關(guān)是否足夠快趨于0。在回歸分析中，特別注意那些明顯具有時(shí)間相關(guān)性的時(shí)間序列。本章將對(duì)回歸分析中這種序列所特有的某些問題給予警示。一、平穩(wěn)和弱相關(guān)時(shí)間序列1、平穩(wěn)過程概念平穩(wěn)過程概念在時(shí)間序列分析中占有特別重要的地位。所謂平穩(wěn)時(shí)間序列過程是指概率分布在如下意義上跨時(shí)期穩(wěn)定的時(shí)間序列過程：如果從這個(gè)序列中任取一個(gè)隨機(jī)變量集，把這個(gè)序列向前移動(dòng)h個(gè)時(shí)期，則其聯(lián)合概率分布仍然保持不變。嚴(yán)謹(jǐn)定義如下：一、平穩(wěn)和弱相關(guān)時(shí)間序列2、非平穩(wěn)過程與協(xié)方差平穩(wěn)過程一、平穩(wěn)和弱相關(guān)時(shí)間序列

3、嚴(yán)格平穩(wěn)如果一個(gè)平穩(wěn)過程具有有限二階矩，那么它一定是協(xié)方差平穩(wěn)的，但反過來未必正確。有時(shí)，為強(qiáng)調(diào)平穩(wěn)性是比協(xié)方差平穩(wěn)更強(qiáng)的要求，前者被稱為嚴(yán)格平穩(wěn)的。由于嚴(yán)格平穩(wěn)性可以簡化后面對(duì)某些假定的表述，所以我們使用的“平穩(wěn)性”總是意味著嚴(yán)格平穩(wěn)。一、平穩(wěn)和弱相關(guān)時(shí)間序列4、弱相關(guān)的定義就我們的目的而言，有弱相關(guān)含義的一個(gè)直觀概念就足夠了。一、平穩(wěn)和弱相關(guān)時(shí)間序列協(xié)方差平穩(wěn)序列稱為漸近無關(guān)的一、平穩(wěn)和弱相關(guān)時(shí)間序列5、一階移動(dòng)平均過程一、平穩(wěn)和弱相關(guān)時(shí)間序列6、一階自回歸過程二、OLS的漸近性質(zhì)1、幾個(gè)假定本節(jié)將闡述幾個(gè)假定和主要結(jié)果，更一般地證明OLS的合理性。本章中的定理證明起來有些難度，故省略。二、OLS的漸近性質(zhì)1、幾個(gè)假定-續(xù)關(guān)于假定TS.3′的解釋二、OLS的漸近性質(zhì)2、定理11.1二、OLS的漸近性質(zhì)例11.2有限分布滯后模型二、OLS的漸近性質(zhì)2、定理11.1-續(xù)例11.3

AR（1）模型二、OLS的漸近性質(zhì)3、定理11.2假定TS.4′，TS.5′與假定TS.4′說明3、定理11.2-續(xù)

假定TS.5′說明

二、OLS的漸近性質(zhì)二、OLS的漸近性質(zhì)3、定理11.2-續(xù)

二、OLS的漸近性質(zhì)3、定理11.2-續(xù)例11.4有效市場假說二、OLS的漸近性質(zhì)3、定理11.2-續(xù)三、回歸分析中使用高度持續(xù)性時(shí)間序列1、高度持續(xù)性時(shí)間序列隨機(jī)游走的定義首先考察（11.2）三、回歸分析中使用高度持續(xù)性時(shí)間序列1、高度持續(xù)性時(shí)間序列-續(xù)

下面求隨機(jī)游走的均值和方差另外，隨機(jī)游走表現(xiàn)出高度持續(xù)性的特性深入分析圖形展示2、單位根（unitrootprocess）Aunitroot(alsocalledaunitrootprocessoradifferencestationaryprocess)isa

stochastic

trend

inatimeseries,sometimescalleda“randomwalk

withdrift”;Ifatimeserieshasaunitroot,itshowsasystematicpatternthatisunpredictable.單位根(也稱為單位根過程或差分平穩(wěn)過程)是時(shí)間序列中的隨機(jī)趨勢，有時(shí)稱為“漂移隨機(jī)游走”，如果時(shí)間序列存在單位根，則它就會(huì)顯示不可預(yù)測的系統(tǒng)模式。

3、帶截距的隨機(jī)游走帶截距的隨機(jī)游走例子圖11-3二、普通最小二乘法（OLS）的推導(dǎo)4、零階單整和一階單整4、零階單整和一階單整-續(xù)5、如何判斷時(shí)間序列是否為I(1)例11.6生育方程例11.7例11.7–續(xù)在前面兩個(gè)例子中，因變量和變量看起來都有單位根。四、動(dòng)態(tài)完備模型和無序列相關(guān)1、序列無關(guān)1、序列無關(guān)-續(xù)2、動(dòng)態(tài)完備模型2、動(dòng)態(tài)完備模型-續(xù)思考題例11.83、解釋變量被稱為序列外生的五、時(shí)間序列模型的同方差假定1、時(shí)間序列模型的同方差假定五、時(shí)間序列模型的同方差假定1、時(shí)間序