时间序列计量经济学协整ppt课件

1、时间序列计量经济学: 协整(Cointegration)易靖韬中国人民大学商学院经济时间序列类型时间序列的特征: 趋势 (决议性或者随机的)三种主要类型: 决议性趋势的时间序列随机趋势的时间序列稳定性时间序列 (没有任何趋势)2, 0,IIDtyttt21, 0, 1,IIDyytttt21,0,IIDyytttt随机性趋势时间序列分析tttyy1ttttyy)(12)(212ttttyytttttyy123)(3123tttttyytjjttyy10ttttyy 1210时间序列三种类型图示100,1.01001 ,0,10011YYYtYTINEtttttttt稳定性假设满足下面三个条件，

2、随机时间序列 具有弱稳定性:对一切时期t，其均值恒定;对一切时期t，其方差恒定;对一切时期t，其协方差恒定.ty稳定性分析 jiitijtjtttttttttyyyyy011122121 00, 1111011tjjtjitjiijtjtyEjyEEyEyE21, 0, 1,IIDyytttt稳定性分析 224220220222020222110, 0 iiiitiiititiititttttEEyVEyEyEjyEyEyVjyyiitijiitijtjt,0011稳定性分析jyyiitijiitijtjt,001122220102210210101,1)()(,ssiistisiitisst

3、siitistsstsiitistssttststttsttjEyEyEyyEyyEyEyyEyEyyC稳定性时间序列的自相关函数 011,2222ssststtssyVyyC21, 0, 1,IIDyytttt时间序列的单位根 不稳定的时间序列需求差别化才可以变得稳定。 当时间序列 Yt 经过一次差别化就获得稳定，Yt 被以为具有一个单位根。也可以说，Yt 具有一阶积分。 表示为： YtI(1); DYt=Yt-Yt-1I(0). Yt 单位根的个数 =Yt 获得稳定需求差别化的次数. 假设 Yt 具有 d 个单位根，那么 Yt 需求 d 次差别化才干变稳定。可以表示为： YtI(d); 也

4、可以说，Yt 具有 d 阶积分。时间序列单位根图示111 ,0,tttttttYYDYINYY时间序列单位根的ADF统计测试The Augmented Dickey-Fuller (ADF) 测试是最常用的针对非稳定性时间序列的统计测试.这里 p 的选择取决于能否使得剩余部分变成白色噪音.tpitittyyctccy111321 explosive.0, 0;00, 0;0,trend0, 0;1032323232ttttyccIyccIyccIycc错误回归(Spurious Regression) 虽然非稳定性的时间序列没有任何相关性，但是统计上经常显示为高相关性。主要缘由是时间序列具有趋

5、势特征，这些时间趋势具有高相关性。 . R)ratios-(t :1 , 0,1 , 0,1211011有因果关系。显著并不意味这二者具。这两个时间序列在增长可以是任何趋势在驱动不稳定，原因是值和比较高的是统计显著的显著非零误导性结论ttttttttttttxyINxxINyy错误回归分析 其他统计值是准确的。和这样的回归关性。是独立的，没有任何相和这是因为 ratios- t , ;0,0 0110tttttttxyIxIyxy协整(Cointegration) 。稳定的，没有单位根）含有任何趋势（也就是分不再同的趋势，使得残余部协整回归剔除了这个共在增长。绕一个共同的随机趋势从长期来看，这二者围济关系。协整反映了一种长期经在同时驱动二者增长。量后有一种共同的经济力在这两个经济变量的背原因是超一致回归协整谬误回归 . ,0;1.1,1 ,10IIIxIyxyttttttt结论 时间序列具有趋势特征，主要是决议性趋势和随机趋势. 时间序列类型: 趋势稳定的, 单位根的和稳定性的. 回归分析主要是建立在稳定性的时间序列的根底之上。非稳定性的时间序列的回归分析中，假设没有存在协整，这样的回归