計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論：現(xiàn)代觀點(diǎn)（第七版）課件：時(shí)間序列高級(jí)專(zhuān)題

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

Econometrics

本章討論時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中一些更復(fù)雜的問(wèn)題。具體包括：無(wú)限分布滯后模型，它容許解釋變量變化影響因變量的所有將來(lái)值；如何規(guī)范檢驗(yàn)時(shí)間序列過(guò)程的單位根探討兩個(gè)時(shí)間序列過(guò)程（都含有單位根）之間的偽回歸概念誤差修正模型預(yù)測(cè)問(wèn)題提要一、無(wú)限分布滯后模型二、單位根檢驗(yàn)三、偽回歸四、協(xié)整和誤差修正模型五、預(yù)測(cè)一、無(wú)限分布滯后模型1、無(wú)限分布滯后模型1、無(wú)限分布滯后模型-續(xù)（1）無(wú)限分布滯后模型的短期效應(yīng)1、無(wú)限分布滯后模型-續(xù)（2）無(wú)限分布滯后模型的長(zhǎng)期效應(yīng)1、無(wú)限分布滯后模型-續(xù)（3）無(wú)限分布滯后模型的嚴(yán)格外生性假定1、無(wú)限分布滯后模型-續(xù)（3）無(wú)限分布滯后模型的嚴(yán)格外生性假定2、幾何分布或考依克分布（1）函數(shù)形式與即期傾向、長(zhǎng)期傾向2、幾何分布或考依克分布（2）估計(jì)模型2、幾何分布或考依克分布（3）對(duì)上述模型的回歸估計(jì)方法2、幾何分布或考依克分布（3）對(duì)上述模型的回歸估計(jì)方法2、幾何分布或考依克分布（4）對(duì)上述模型的回歸估計(jì)方法3、有理分布滯后模型（1）模型形式與即期傾向3、有理分布滯后模型（2）長(zhǎng)期傾向例18.1住房投資和住宅價(jià)格膨脹通過(guò)將OLS分別應(yīng)用于(18.14)和(18.16)，估計(jì)基本幾何分布滯后模型和有理分布滯后模例18.1住房投資和住宅價(jià)格膨脹-續(xù)

二、單位根檢驗(yàn)1、單位根檢驗(yàn)的簡(jiǎn)單方法

1、單位根檢驗(yàn)的簡(jiǎn)單方法-續(xù)2、DF檢驗(yàn)方法2、DF檢驗(yàn)方法-續(xù)例18.2三個(gè)月期國(guó)庫(kù)券利率的單位根檢驗(yàn)3、增廣迪基-富勒（ADF）檢驗(yàn)例18.3美國(guó)年度通貨膨脹的單位根檢驗(yàn)4、含有時(shí)間趨勢(shì)的單位根檢驗(yàn)對(duì)于明顯含有趨勢(shì)的時(shí)間序列，需要對(duì)單位根檢驗(yàn)進(jìn)行修改。一個(gè)趨勢(shì)平穩(wěn)的過(guò)程(其均值有線性趨勢(shì)，但圍繞其趨勢(shì)又是I(0)的)，如果在DF回歸中不控制時(shí)間趨勢(shì)的話，就會(huì)錯(cuò)誤的當(dāng)作單位根過(guò)程。

4、含有時(shí)間趨勢(shì)的單位根檢驗(yàn)-續(xù)例18.4美國(guó)真實(shí)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)數(shù)中的單位根三、偽回歸在橫截面背景下，“偽回歸”是指兩個(gè)變量通過(guò)各自與第三個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系而產(chǎn)生聯(lián)系。但是，當(dāng)控制了第三個(gè)變量，比如說(shuō)z時(shí)，x對(duì)y的偏效應(yīng)即等于0。這種情況也會(huì)發(fā)生在1(0)變量的時(shí)間序列分析中。1、時(shí)間序列分析中偽回歸1、時(shí)間序列分析中偽回歸-續(xù)思考題2、t統(tǒng)計(jì)量和R2四、協(xié)整和誤差修正模型1、協(xié)整恩格爾和格蘭杰(EngleandGranger,1987)規(guī)范探討的協(xié)整(cointegration)概念，使得有關(guān)I(1)變量的回歸也有潛在意義。實(shí)際上，完整協(xié)整分析需要復(fù)雜數(shù)學(xué)，這里介紹實(shí)際應(yīng)用所需要的一些基本問(wèn)題和方法。1、協(xié)整-續(xù)思考題舉例1、協(xié)整-續(xù)

2、協(xié)整檢驗(yàn)（1）不帶漂移項(xiàng)的檢驗(yàn)方法、當(dāng)潛在協(xié)整系數(shù)β未知時(shí)的檢驗(yàn)方法β未知2、協(xié)整檢驗(yàn)-續(xù)①恩格爾-格蘭杰檢驗(yàn)2、協(xié)整檢驗(yàn)-續(xù)②恩格爾-格蘭杰檢驗(yàn)2、協(xié)整檢驗(yàn)-續(xù)（2）不帶漂移項(xiàng)的檢驗(yàn)方法2、協(xié)整檢驗(yàn)-續(xù)（2）不帶漂移項(xiàng)的檢驗(yàn)方法-續(xù)例18.5生育率和個(gè)人稅收減免之間的協(xié)整2、協(xié)整檢驗(yàn)-續(xù)（3）協(xié)整參數(shù)的先導(dǎo)和滯后估計(jì)量2、協(xié)整檢驗(yàn)-續(xù)（3）協(xié)整參數(shù)的先導(dǎo)和滯后估計(jì)量例18.6利率的協(xié)整參數(shù)3、誤差修正模型（1）模型定義3、誤差修正模型-續(xù)（2）估計(jì)誤差修正模型中的參數(shù)方法（3）抽樣變異影響誤差修正模型中對(duì)其他參數(shù)推斷3、誤差修正模型-續(xù)例18.7持有期收益率的誤差修正模型五、預(yù)測(cè)在某些經(jīng)濟(jì)學(xué)分支中，預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列相當(dāng)重要，本節(jié)研究以回歸為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)方法。1、信息集和損失函數(shù)1、信息集和損失函數(shù)-續(xù)（2）損失函數(shù)：采用誤差平方損失函數(shù)2、指數(shù)平滑法3、基于回歸模型的預(yù)測(cè)可利用許多不同回歸模型預(yù)測(cè)時(shí)間序列的將來(lái)值。第10章中用時(shí)間序列數(shù)據(jù)的第一個(gè)回歸模型是靜態(tài)模型。為了說(shuō)明怎樣用這個(gè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，假定只有一個(gè)解釋變量：①條件預(yù)測(cè)

3、基于回歸模型的預(yù)測(cè)②無(wú)條件預(yù)測(cè)

4、提前一期預(yù)測(cè)4、提前一期預(yù)測(cè)-續(xù)例18.8預(yù)測(cè)美國(guó)的失業(yè)率例18.8預(yù)測(cè)美國(guó)的失業(yè)率-續(xù)5、向量自回歸模型

6、格蘭杰因果檢驗(yàn)6、格蘭杰因果檢驗(yàn)-續(xù)7、提前一期預(yù)測(cè)的比較①樣本內(nèi)準(zhǔn)則和樣本外準(zhǔn)則7、提前一期預(yù)測(cè)的比較-續(xù)②衡量方法7、提前一期預(yù)測(cè)的比較-續(xù)例18.9失業(yè)率預(yù)測(cè)的樣本外比較8、有趨勢(shì)、季節(jié)性和單整過(guò)程的預(yù)測(cè)①有趨勢(shì)的預(yù)測(cè)8、有趨勢(shì)、季節(jié)性和單整過(guò)程的預(yù)測(cè)-續(xù)①有趨勢(shì)的預(yù)測(cè)8、有趨勢(shì)、季節(jié)性和單整過(guò)程的預(yù)測(cè)②帶截距項(xiàng)的隨機(jī)游走的預(yù)測(cè)8、有趨勢(shì)、季節(jié)性和單整過(guò)程的預(yù)測(cè)③有確定季節(jié)性（月度或季度）的過(guò)程預(yù)測(cè)8、有趨勢(shì)、季