计量经济学导论：现代观点（第七版）课件：时间序列高级专题

计量经济学

Econometrics

本章讨论时间序列计量经济学中一些更复杂的问题。具体包括：无限分布滞后模型，它容许解释变量变化影响因变量的所有将来值；如何规范检验时间序列过程的单位根探讨两个时间序列过程（都含有单位根）之间的伪回归概念误差修正模型预测问题提要一、无限分布滞后模型二、单位根检验三、伪回归四、协整和误差修正模型五、预测一、无限分布滞后模型1、无限分布滞后模型1、无限分布滞后模型-续（1）无限分布滞后模型的短期效应1、无限分布滞后模型-续（2）无限分布滞后模型的长期效应1、无限分布滞后模型-续（3）无限分布滞后模型的严格外生性假定1、无限分布滞后模型-续（3）无限分布滞后模型的严格外生性假定2、几何分布或考依克分布（1）函数形式与即期倾向、长期倾向2、几何分布或考依克分布（2）估计模型2、几何分布或考依克分布（3）对上述模型的回归估计方法2、几何分布或考依克分布（3）对上述模型的回归估计方法2、几何分布或考依克分布（4）对上述模型的回归估计方法3、有理分布滞后模型（1）模型形式与即期倾向3、有理分布滞后模型（2）长期倾向例18.1住房投资和住宅价格膨胀通过将OLS分别应用于(18.14)和(18.16)，估计基本几何分布滞后模型和有理分布滞后模例18.1住房投资和住宅价格膨胀-续

二、单位根检验1、单位根检验的简单方法

1、单位根检验的简单方法-续2、DF检验方法2、DF检验方法-续例18.2三个月期国库券利率的单位根检验3、增广迪基-富勒（ADF）检验例18.3美国年度通货膨胀的单位根检验4、含有时间趋势的单位根检验对于明显含有趋势的时间序列，需要对单位根检验进行修改。一个趋势平稳的过程(其均值有线性趋势，但围绕其趋势又是I(0)的)，如果在DF回归中不控制时间趋势的话，就会错误的当作单位根过程。

4、含有时间趋势的单位根检验-续例18.4美国真实国内生产总值对数中的单位根三、伪回归在横截面背景下，“伪回归”是指两个变量通过各自与第三个变量的相关关系而产生联系。但是，当控制了第三个变量，比如说z时，x对y的偏效应即等于0。这种情况也会发生在1(0)变量的时间序列分析中。1、时间序列分析中伪回归1、时间序列分析中伪回归-续思考题2、t统计量和R2四、协整和误差修正模型1、协整恩格尔和格兰杰(EngleandGranger,1987)规范探讨的协整(cointegration)概念，使得有关I(1)变量的回归也有潜在意义。实际上，完整协整分析需要复杂数学，这里介绍实际应用所需要的一些基本问题和方法。1、协整-续思考题举例1、协整-续

2、协整检验（1）不带漂移项的检验方法、当潜在协整系数β未知时的检验方法β未知2、协整检验-续①恩格尔-格兰杰检验2、协整检验-续②恩格尔-格兰杰检验2、协整检验-续（2）不带漂移项的检验方法2、协整检验-续（2）不带漂移项的检验方法-续例18.5生育率和个人税收减免之间的协整2、协整检验-续（3）协整参数的先导和滞后估计量2、协整检验-续（3）协整参数的先导和滞后估计量例18.6利率的协整参数3、误差修正模型（1）模型定义3、误差修正模型-续（2）估计误差修正模型中的参数方法（3）抽样变异影响误差修正模型中对其他参数推断3、误差修正模型-续例18.7持有期收益率的误差修正模型五、预测在某些经济学分支中，预测经济时间序列相当重要，本节研究以回归为基础的预测方法。1、信息集和损失函数1、信息集和损失函数-续（2）损失函数：采用误差平方损失函数2、指数平滑法3、基于回归模型的预测可利用许多不同回归模型预测时间序列的将来值。第10章中用时间序列数据的第一个回归模型是静态模型。为了说明怎样用这个模型进行预测，假定只有一个解释变量：①条件预测

3、基于回归模型的预测②无条件预测

4、提前一期预测4、提前一期预测-续例18.8预测美国的失业率例18.8预测美国的失业率-续5、向量自回归模型

6、格兰杰因果检验6、格兰杰因果检验-续7、提前一期预测的比较①样本内准则和样本外准则7、提前一期预测的比较-续②衡量方法7、提前一期预测的比较-续例18.9失业率预测的样本外比较8、有趋势、季节性和单整过程的预测①有趋势的预测8、有趋势、季节性和单整过程的预测-续①有趋势的预测8、有趋势、季节性和单整过程的预测②带截距项的随机游走的预测8、有趋势、季节性和单整过程的预测③有确定季节性（月度或季度）的过程预测8、有趋势、季