第5章 动态回归与误差修正模型file:7chapter5file: 5LH1file: 5b5c1file:091301552 “一般到特殊”建模法? = 08,自回归系数是右偏倚分布(file: chapter5-text01)T=20,50,200三个不同样本容量条件下,模拟动态模型yt = 08 yt-1 + ut的自回归系数估计量的分布。52 “一般到特殊”建模法52 “一般到特殊”建模
协整与误差修正模型在处理时间序列数据时我们还得考虑序列的平稳性如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间而改变那么该序列就是非平稳的对于非平稳的数据采用传统的估计方法可能会导致错误的推断即伪回归若非平稳序列经过一阶差分变为平稳序列那么该序列就为一阶单整序列对一组非平稳但具有同阶的序列而言若它们的线性组合为平稳序列则称该组合序列具有协整关系对具有协整关系的序列我们算出误差修正项并将误差修正项的
(spurious-t-distribution) 时间序列的协整关系 单方程误差修正模型 单方程误差修正模型 单方程误差修正模型 单方程误差修正模型 (eq10) 单方程误差修正模型(5copper-daily-eq10)
第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型中国对数的进口与出口关系铜的日期货(qcu)和现货(xcu)价格关系非均衡误差非均衡误差第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型第6章 协整与ECM模型
第 29卷第3期
式Yt=?0?1Xt?t中的随机扰动项也被称为非均衡误差(disequilibrium error)它是变量X与Y的一个线性组合: 从这里我们已经初步认识到:检验变量之间的协整关系在建立计量经济学模型中是非常重要的 而且从变量之间是否具有协整关系出发选择模型的变量其数据基础是牢固的其统计性质是优良的根据例的数据对经过自然对数变换后的序列LSA和LZA做协整检验(预处理:对原序列进行季
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级§9.3 协整与误差修正模型一长期均衡关系与协整二协整检验三误差修正模型一长期均衡关系与协整0问题的提出经典回归模型(classical regression model)是建立在稳定数据变量基础上的对于非稳定变量不能使用经典回归模型否则会出现虚假回归等诸多问题由于许多经济变量是非稳定的这就给经典的回归分析方法带来了很大限制但
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第八章 协整与误差校正模型问题的提出:经典回归分析要求时间序列数据平稳性,进而进行常规的t、F等统计假设检验才具有较高的可靠度。事实上,大多数经济、金融时间序列表现出非平稳性,比如:GDP、CPI、汇率等。针对非平稳时间序列变量之间的定量关系如何进行建模分析??伪回归?协整的概念及性质?协整检验?误差修正模型(ECM)?本章小结 本章内容 所谓“伪回归”,是指时间序列变量间本来不存在相依
一科克分布滞后模型科克方法简单地假定解释变量的各滞后值的系数(有时称为权数)按几何级数递减即: Yt =αβXtβλXt-1 βλ2Xt-2 … ut (2) 其中 0<λ<1 这实际上是假设无限滞后分布由于0<λ<1X的逐次滞后值对Y的影响是逐渐递减的 非线性最小二乘法步骤 从实践的观点来看科克变换模型很有吸引力一个OLS回归就可得到αβ和λ的估计值(α的估计值是(7
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