5.3-协整与误差修正模型-计量经济学PPT课件.ppt
- 【下载声明】
1. 本站全部试题类文档,若标题没写含答案,则无答案;标题注明含答案的文档,主观题也可能无答案。请谨慎下单,一旦售出,不予退换。
2. 本站全部PPT文档均不含视频和音频,PPT中出现的音频或视频标识(或文字)仅表示流程,实际无音频或视频文件。请谨慎下单,一旦售出,不予退换。
3. 本页资料《5.3-协整与误差修正模型-计量经济学PPT课件.ppt》由用户(三亚风情)主动上传,其收益全归该用户。163文库仅提供信息存储空间,仅对该用户上传内容的表现方式做保护处理,对上传内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知163文库(点击联系客服),我们立即给予删除!
4. 请根据预览情况,自愿下载本文。本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
5. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007及以上版本和PDF阅读器,压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 5.3 误差 修正 模型 计量 经济学 PPT 课件
- 资源描述:
-
1、5.3 5.3 协整与误差修正模型协整与误差修正模型 一、长期均衡关系与协整一、长期均衡关系与协整二、协整的检验二、协整的检验三、关于均衡与协整的再讨论三、关于均衡与协整的再讨论四、误差修正模型四、误差修正模型 一、长期均衡与协整分析一、长期均衡与协整分析Equilibrium and Cointegration1、问题的提出、问题的提出 经典回归模型(经典回归模型(classical regression modelclassical regression model)是建立在是建立在平稳数据变量基础上的,对于非平稳变量,不能使用经典平稳数据变量基础上的,对于非平稳变量,不能使用经典回归模型
2、,否则会出现回归模型,否则会出现虚假回归虚假回归等诸多问题。等诸多问题。由于许多经济变量是非平稳的,这就给经典的回归分析方由于许多经济变量是非平稳的,这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。法带来了很大限制。但是,如果变量之间有着长期的稳定关系,但是,如果变量之间有着长期的稳定关系,即它们之间是即它们之间是协整的(协整的(cointegrationcointegration),则是可以使用经典回归模型方则是可以使用经典回归模型方法建立回归模型的。法建立回归模型的。例如,中国居民实际消费水平与实际收入水平变量例如,中国居民实际消费水平与实际收入水平变量,从经从经济理论上说,居民收入决定着居民消费
3、水平,它们之间有济理论上说,居民收入决定着居民消费水平,它们之间有着长期的稳定关系,即它们之间是协整的。着长期的稳定关系,即它们之间是协整的。经济理论指出,某些经济变量间确实存在着长期均衡关经济理论指出,某些经济变量间确实存在着长期均衡关系,这种均衡关系意味着经济系统不存在破坏均衡的内在系,这种均衡关系意味着经济系统不存在破坏均衡的内在机制,如果变量在某时期受到干扰后偏离其长期均衡点,机制,如果变量在某时期受到干扰后偏离其长期均衡点,则均衡机制将会在下一期进行调整以使其重新回到均衡状则均衡机制将会在下一期进行调整以使其重新回到均衡状态。态。假设X与Y间的长期“均衡关系”由式描述 2 2、长期均
4、衡、长期均衡tttXY10该均衡关系意味着该均衡关系意味着:给定X的一个值,Y相应的均衡值也随之确定为0+1X。在在t-1期末,存在下述三种情形之一:期末,存在下述三种情形之一:Y等于它的均衡值:等于它的均衡值:Yt-1=0 0+1 1Xt-1;Y小于它的均衡值:小于它的均衡值:Yt-1 0 0+1 1Xt-1;在时期在时期t,假设,假设X有一个变化量有一个变化量 Xt,如果变量,如果变量X与与Y在时期在时期t与与t-1末期仍满足它们间的长期均衡关末期仍满足它们间的长期均衡关系,即上述第一种情况,则系,即上述第一种情况,则Y的相应变化量为的相应变化量为:11,ttttttYXv 如果如果t-1
5、期末,发生了上述第二种情况,即期末,发生了上述第二种情况,即Y的的值小于其均衡值,则值小于其均衡值,则t期末期末Y的变化往往会比第的变化往往会比第一种情形下一种情形下Y的变化大一些;的变化大一些;反之,如果反之,如果t-1期末期末Y的值大于其均衡值,则的值大于其均衡值,则t期期末末Y的变化往往会小于第一种情形下的的变化往往会小于第一种情形下的 Yt。可见,如果可见,如果Yt=0 0+1 1Xt+t t正确地提示了正确地提示了X与与Y间的长期稳定的间的长期稳定的“均衡关系均衡关系”,则意味着,则意味着Y对对其均衡点的偏离从本质上说是其均衡点的偏离从本质上说是“临时性临时性”的。的。一个重要的假设
6、就是一个重要的假设就是:随机扰动项随机扰动项 t t必须是平必须是平稳序列。稳序列。如果如果 t t有随机性趋势(上升或下降),有随机性趋势(上升或下降),则会导致则会导致Y对其均衡点的任何偏离都会被长期对其均衡点的任何偏离都会被长期累积下来而不能被消除。累积下来而不能被消除。Yt=0+1Xt+t中的随机扰动项也被称为非均衡非均衡误差(误差(disequilibrium error),它是变量X与Y的一个线性组合:tttXY10 如果如果X与与Y间的长期均衡关系正确,该式表述的非间的长期均衡关系正确,该式表述的非均衡误差应是一平稳时间序列,并且具有零期望值,均衡误差应是一平稳时间序列,并且具有
7、零期望值,即是具有即是具有0均值的均值的I(0)序列。序列。非平稳的时间序列,它们的线性组合也可能成为非平稳的时间序列,它们的线性组合也可能成为平稳的。平稳的。称变量称变量X与与Y是协整的(是协整的(cointegrated)。)。3 3、协整、协整 如果序列如果序列XX1t1t,X,X2t2t,X,Xktkt 都是都是d d阶单整,存在向量阶单整,存在向量=(=(1 1,2 2,k k),使得,使得Z Zt t=X XT T I(d-bI(d-b),其中,其中,b0b0,X=(XX=(X1t1t,X,X2t2t,X,Xktkt)T T,则认为序列,则认为序列XX1t1t,X,X2t2t,X,
8、Xktkt 是是(d,b(d,b)阶协整阶协整,记为,记为X XttCI(d,bCI(d,b),为协整向量(为协整向量(cointegrated vector)。)。如果两个变量都是单整变量,只有当它们的单整如果两个变量都是单整变量,只有当它们的单整阶数相同时,才可能协整;如果它们的单整阶数阶数相同时,才可能协整;如果它们的单整阶数不相同,就不可能协整。不相同,就不可能协整。3 3个以上的变量,如果具有不同的单整阶数,有个以上的变量,如果具有不同的单整阶数,有可能经过线性组合构成低阶单整变量。可能经过线性组合构成低阶单整变量。)2(),2(),1(IUIVIWttt)0()1(IePcWQIb
9、UaVPtttttt)1,1(,)1,2(,CIPWCIUVtttt(d,d)阶协整是一类非常重要的协整关系,)阶协整是一类非常重要的协整关系,它的经济意义在于:它的经济意义在于:两个变量,虽然它们具有两个变量,虽然它们具有各自的长期波动规律,但是如果它们是(各自的长期波动规律,但是如果它们是(d,dd,d)阶协整的,则它们之间存在着一个长期稳定的阶协整的,则它们之间存在着一个长期稳定的比例关系。比例关系。例如,中国居民收入例如,中国居民收入X X和消费和消费Y Y,它们各自都是,它们各自都是2 2阶单整,阶单整,如果它们是如果它们是(2,2)(2,2)阶协整,说明它们之间存在着一个长阶协整,
10、说明它们之间存在着一个长期稳定的比例关系,从计量经济学模型的意义上讲,期稳定的比例关系,从计量经济学模型的意义上讲,建立如下居民人均消费函数模型是合理的。建立如下居民人均消费函数模型是合理的。01tttYX 尽管两个时间序列是非平稳的,也可以用经典尽管两个时间序列是非平稳的,也可以用经典的回归分析方法建立回归模型。的回归分析方法建立回归模型。二、协整检验二、协整检验EG检验检验 1 1、两变量的、两变量的Engle-GrangerEngle-Granger检验检验 为了检验两个变量YtI(1)、XtI(1)是否为协整,Engle和Granger于1987年提出两步检验法,也称为EG检验。第一步
11、,第一步,用OLS方法估计方程 Yt=0+1Xt+t并计算非均衡误差,得到:tttttYYeXY10称为协整回归协整回归(cointegrating)或静态回归静态回归(static regression)。第二步,第二步,检验非均衡误差的单整性。如果非均衡误差为平稳序列I(0),则认为变量Yt、Xt为(1,1)阶协整;否则,认为变量Yt、Xt不存在协整关系。非均衡误差的单整性的检验方法仍然是非均衡误差的单整性的检验方法仍然是DFDF检验检验或者或者ADFADF检验。检验。需要注意是需要注意是,这里的,这里的DF或或ADF检验是针对协整回检验是针对协整回归计算出的误差项,而非真正的非均衡误差。
12、归计算出的误差项,而非真正的非均衡误差。而而OLS法采用了残差最小平方和原理,因此法采用了残差最小平方和原理,因此估计量估计量 是向下偏倚的是向下偏倚的,这样将导致拒绝零假设的机会比,这样将导致拒绝零假设的机会比实际情形大。实际情形大。于是对于是对e et t平稳性检验的平稳性检验的DFDF与与ADFADF临界值应该比正常临界值应该比正常的的DFDF与与ADFADF临界值还要小。临界值还要小。MacKinnon(1991)通过模拟试验给出了协整检验的通过模拟试验给出了协整检验的临界值。临界值。例题:例题:对经过价格指数调整后的对经过价格指数调整后的19802013年间年间中国居民总量消费中国居
13、民总量消费Y与总量可支配收入与总量可支配收入X的数据,的数据,检验它们取对数的序列检验它们取对数的序列lnY与与lnX间的协整关系。间的协整关系。对于对于lnY与与lnX,经检验,它们均是,经检验,它们均是I(1)序列,序列,最终的检验模型如下:最终的检验模型如下:在5%的显著性水平下,ADF检验的临界值为3.555 21ln0.05420.00060.7656 ln(4.208)(0.980)(4.236)ttYTY21ln0.0673 0.00060.8129 ln(3.080)(0.656)(4.474)ttXTX 对对lnY与与lnX进行如下协整回归:进行如下协整回归:ln0.6837
14、0.8714 ln(7.127)(95.275)ttYX 对计算得到的残差序列进行对计算得到的残差序列进行ADF检验,最终检检验,最终检验模型为:验模型为:5%的显著性水平下协整的ADF检验临界值为3.521 结论:中国居民总量消费的对数序结论:中国居民总量消费的对数序列列lnYlnY与总可支配收入的对数序列与总可支配收入的对数序列lnXlnX之间存在(之间存在(1,11,1)阶协整。)阶协整。注意:查什么临界值表?112340.8970.4050.4850.5680.643(6.106)(2.869)(3.370)(3.779)(4.365)tttttteeeeee注意:注意:这里采用由协整
展开阅读全文