计量经济学导论：现代观点（第七版）课件：时间序列回归分析

计量经济学

Econometrics

时间序列数据回归分析前面研究如何应用多元回归模型处理横截面数据问题，现在这一章转向时间序列数据的计量经济分析。主要借助普通最小二乘法与之有关的具体操作和推断工作，正如第1章所说，时间序列数据具有某些横截面数据所没有的特点，在应用OLS时，应该对这些特点给予特别关注。探讨基本回归分析，关注一些时间序列数据所特有的问题，提出用于时间序列数据的一系列高斯-马尔科夫假定和经典线性模型假定，讨论函数形式、虚拟变量、趋势和季节性等问题。

时间序列数据回归分析提要一、时间序列数据的性质二、时间序列回归模型的例子三、经典假设下OLS的有限样本性质四、函数形式、虚拟变量和指数五、

趋势与季节性基本框架一、时间序列数据的性质1、时间序列数据特性之一时间序列数据区别于横截面数据的明显特点是：时间序列数据集是按照时间顺序排列的。一、时间序列数据的性质1、时间序列数据特性之一-续例如表10-1美国1948-2003年通货膨胀率和失业率的部分数据列表一、时间序列数据的性质2、时间序列数据特性之二一、时间序列数据的性质3、时间序列数据定义时间序列（timeseries）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。换句话说，一个标有时间下标的随机变量序列被称为随机过程或时间序列过程。当我们搜集到一个时间序列数据集时，便得到该随机过程的可能结果或实现。本质上，只能看到实现，时间不能倒转重新开始这个过程。二、时间序列回归模型的例子

1、两个例子

这一节讨论时间序列模型的两个例子，它们在经验时间序列分析中非常有用。（1）静态模型(staticmodel)二、时间序列回归模型的例子（2）有限分布滞后模型(finitedistributedlagmodel,FDL)二、时间序列回归模型的例子（2）有限分布滞后模型(finitedistributedlagmodel,FDL)-续二、时间序列回归模型的例子（2）有限分布滞后模型(finitedistributedlagmodel,FDL)-续二、时间序列回归模型的例子（2）有限分布滞后模型(finitedistributedlagmodel,FDL)-续二、时间序列回归模型的例子（2）有限分布滞后模型(finitedistributedlagmodel,FDL)-续二、时间序列回归模型的例子思考题10.12、注意标注时间的惯例

三、经典假设下OLS的有限样本性质3、OLS的无偏性这一节将完整地列出标准假定下OLS有限样本——小样本性质。特别注意：为包含时间序列回归的情形，对横截面分析中所做的假定必须加以修改。模型假定TS1的说明三、经典假设下OLS的有限样本性质模型假定TS2三、经典假设下OLS的有限样本性质模型假定TS3三、经典假设下OLS的有限样本性质模型假定TS3的说明三、经典假设下OLS的有限样本性质模型假定TS3的说明-续严格外生性变量的定义三、经典假设下OLS的有限样本性质模型假定TS3的说明-续严格外生性不成立的情况

三、经典假设下OLS的有限样本性质模型假定TS3的说明-续三、经典假设下OLS的有限样本性质定理10.1OLS的无偏性比较说明三、经典假设下OLS的有限样本性质4、OLS估计量方差与高斯-马尔科夫定理假定TS4举例说明三、经典假设下OLS的有限样本性质4、OLS估计量方差与高斯-马尔科夫定理-续假定TS5

三、经典假设下OLS的有限样本性质假定TS5说明三、经典假设下OLS的有限样本性质OLS的样本方差三、经典假设下OLS的有限样本性质5经典线性模型假定下的推断三、经典假设下OLS的有限样本性质5经典线性模型假定下的推断-续三、经典假设下OLS的有限样本性质例10.1静态菲利普斯曲线三、经典假设下OLS的有限样本性质例10.2通货膨胀和赤字对利率的影响三、经典假设下OLS的有限样本性质前面几章学到的所有函数形式都可以用在时间序列回归中，最重要的是自然对数：在应用研究中经常出现具有恒定百分比效应的时间序列回归。例10.3波多黎各的就业和最低工资四、函数形式、虚拟变量和指数四、函数形式、虚拟变量和指数例10.3的说明四、函数形式、虚拟变量和指数定量变量和定性变量的交互项也经常用于时间序列分析。下面便是一个具有实际意义的例子。例10.6选举结果和经济形势四、函数形式、虚拟变量和指数例10.6-续四、函数形式、虚拟变量和指数例10.6-续五、趋势与季节性1、描述有趋势的时间序列五、趋势与季节性1、描述有趋势的时间序列-续五、趋势与季节性1、描述有趋势的时间序列-续思考题10.4（1）指数趋势五、趋势与季节性1、描述有趋势的时间序列-续（1）指数趋势-续五、趋势与季节性1、描述有趋势的时间序列-续（1）指数趋势-续五、趋势与季节性1、描述有趋势的时间序列-续（1）指数趋势-续五、趋势与季节性2、回归分析中实用趋势变量在回归分析中说明有趋势的被解释或解释变量并不困难。首先，趋势变量并不一定违背经典线性模型的假定TS1到TS6。五、趋势与季节性2、回归分析中实用趋势变量-续例10.7住房投资与价格五、趋势与季节性2、回归分析中实用趋势变量-续例10.7住房投资与价格-续五、趋势与季节性2、回归分析中实用趋势变量-续在许些情形中，若自变量和因变量有不同类型的趋势（比如一个向上、另一个向下），增加一个时间趋势可使关键解释变量更显著，但自变量围绕其趋势线的变动，会导致因变量偏离其趋势线的变动。例10.8生育方程五、趋势与季节性例10.8生育方程-续说明五、趋势与季节性3、对含有时间趋势回归的去除趋势解释五、趋势与季节性3、对含有时间趋势回归的去除趋势解释-续五、趋势与季节性3、对含有时间趋势回归的去除趋势解释-续例10.9波多黎各的就业五、趋势与季节性4、因变量有趋势时的R方计算五、趋势与季节性4、因变量有趋势时的R方计算-续五、趋势与季节性4、因变量有趋势时的R方计算-续五、趋势与季节性4、因变量有趋势时的R方计算-续例10.10住房投资五、趋势与季节性5、季节性(1)季节性定义五、趋势与季节性5、