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文档简介
1、协整与误差修正模型接实验六:中国城镇居民的可支配收入的平稳性检验采用同样方法,检验人均生活费支出(ZC)序列的平稳性,发现ZC也是一阶单整的,即ZCI(1)。为了分析可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)之间是否存在协整关系,我们先作两变量之间的回归,然后检验回归残差的平稳性。以生活费支出(ZC)为被解释变量,可支配收入(SR)为解释变量,用OLS回归方法估计回归模型,结果见表6-1。表6-1 ZC对SR的OLS回归结果Dependent Variable: ZCMethod: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 10:58Sample: 1 84Include
2、d observations: 84VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C18.988668.6741602.1891070.0314SR0.8196770.02177737.639500.0000R-squared0.945287 Mean dependent var318.3649Adjusted R-squared0.944620 S.D. dependent var134.7917S.E. of regression31.72051 Akaike info criterion9.775326Sum squared resid825
3、07.66 Schwarz criterion9.833202Log likelihood-408.5637 F-statistic1416.732Durbin-Watson stat1.609062 Prob(F-statistic)0.000000估计的回归模型为: (6-1)为了检验回归残差的平稳性,在工作文档窗口中,点击Genr功能键,命令utResid,将上述OLS回归得到的残差序列命名为新序列ut,然后双击ut序列,对ut序列进行单位根检验。由于残差序列的均值为0,所以选择无截距项、无趋势项的DF检验,模型设定见图6-1,估计结果见表6-2。图6-1 回归残差序列单位根检验的模型设
4、定表6-2ADF Test Statistic-7.430111 1% Critical Value*-2.5909 5% Critical Value-1.9441 10% Critical Value-1.6178*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(UT)Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 11:21Sample(adjus
5、ted): 2 84Included observations: 83 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. UT(-1)-0.8046270.108293-7.4301110.0000R-squared0.402360 Mean dependent var0.051836Adjusted R-squared0.402360 S.D. dependent var40.23706S.E. of regression31.10614 Akaike info criterion9.724662Su
6、m squared resid79342.53 Schwarz criterion9.753805Log likelihood-402.5735 Durbin-Watson stat1.973914在5的显著性水平下, t检验统计量值为-7.430111,大于相应临界值,从而拒绝,表明残差序列不存在单位根,是平稳序列,说明可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)之间存在协整关系。可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)之间存在协整,表明两者之间有长期均衡关系。但从短期来看,可能会出现失衡,为了增强模型的精度,可以把协整回归(6-1)式中的误差项看作均衡误差,通过建立误差修正模型把生活费支出的短期行
7、为与长期变化联系起来。误差修正模型的结构如下: (6-2)在Eviews中,点击Genr功能键,生成可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)的差分序列:然后以DZCt作为被解释变量,以DSRt和作为解释变量,估计回归模型(6-2),结果见表6-3。表6-3Dependent Variable: DZCMethod: Least SquaresDate: 07/03/05 Time: 21:30Sample(adjusted): 2 84Included observations: 83 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort
8、-StatisticProb. C0.3264243.4567240.0944320.9250DSR0.7689420.05967812.884900.0000UT(-1)-0.7791480.113186-6.8838000.0000R-squared0.691102 Mean dependent var4.538434Adjusted R-squared0.683380 S.D. dependent var55.71666S.E. of regression31.35122 Akaike info criterion9.763859Sum squared resid78631.93 Schwarz criterion9.851287Log likelihood-402.2001 F-statistic89.49261Durbin-Watson stat1.996276 Prob(F-statistic)0.000000最
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