时间序列第四次上机实验

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1、时间序列第四次上机作业学号：Pb09204072姓名：黄日茜一、实验目的理解经济时间序列之间的理论关系，并学会用统计方法验证他们之间的关系。学会验证时间序列存在的不平稳性，掌握ADF检验平稳性的方法。认识不平稳的序列容易导致虚假回归问题，掌握为解决虚假回归问题引出的协整检验，协整的概念和具体的协整检验过程。协整描述了变量之间的长期关系，为了进一步研究变量之间的短期均衡是否存在，掌握误差纠正模型方法。二、基本概念设随机向量中所含分量均为阶单整，记为。如果存在一个非零向量，使得随机向量，，则称随机向量具有阶协整关系，记为，向

2、量被称为协整向量。特别地，和为随机变量，并且，，当，即和的线性组合与变量有相同的统计性质，则称和是协整的，称为协整系数。更一般地，如果一些变量的线性组合是，那么我们就称这些变量是协整的。由于经济领域中大多数时间序列是非平稳的，若以平稳为假设前提直接用传统的计量估计方法和普通最小二乘法进行估计，则所得的估计结果就不具有现实意义了，所以应先进行平稳性检验。若是非平稳，则通过差分把不平稳变量变为平稳，再进行最小二乘估计。由于差分的方法容易使原始数据所包含的信息丧失，所以用协整与误差修正模型来弥补这一不足。运用这一计量方法的一般

3、步骤如下：1.单位根检验检验时间序列是否平稳的一般采用单位根检验，并通过单位根检验推断出单整的阶数。最常用的方法是DF检验和ADF检验。DF检验适用于时间序列为一阶自回归的情形，ADF则适用于高阶自回归的时间序列。2.协整与协整检验协整是指，如果两个或两个以上的不平稳时间序列经过某种线性组合可以得到一个平稳的时间序列，则这两个或两个以上的不平稳时间序列之间存在着协整关系，即存在着长期均衡关系。换言之，对于时间序列Xt，Yt，如果它们满足下述条件，则它们是协整的：（1）Xt，Yt是同阶单整的，即Xt，Yt是非平稳的，但经过

4、同阶差分后都变为平稳的；（2）存在一个非零常数d，使得Yt-dXt=Et~I(0)，即残差是平稳的。在通过单位根检验得出时间序列是平稳过程后，只有进行协整关系检验，才能判断出它们之间有协整关系，这时线性回归才有现实意义。是在进行协整检验问题之前，必须先确认各个变量都是单整变量，否则协整检验可能发生错误。协整检验最常用的方法有EG两步法与JJ的多变量极大似然法，前者适合于单方程的协整检验，后者适合于多边量情形。鉴于此，本文运用EG两步法先对变量进行最小二乘估计，再对残差项进行检验，若残差序列是I（0）序列，则表明变量间存在

5、协整关系。3.误差修正模型（ECM）协整关系只是反映了变量之间的长期均衡关系，误差修正模型（ECM）的使用就是为了建立短期的动态模型以弥补长期静态模型的不足。它既能反映不同的时间序列间的长期均衡关系，又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制，ECM模型能够很好地消除虚假回归。三、实验过程1、原始数据本文选取由中国人民大学出版社出版的王燕的《应用时间序列分析》第六章课后习题第2题来进行建模分析。即，数据为：某地区过去38年谷物产量序列和该地区相应的降雨量序列。在Eviews6.0中令：X=该地区相应的降雨量序列，y=该地区过去

6、38年谷物产量序列，原始数据如下所示：图1：该地区相应的降雨量序列图2：该地区过去38年谷物产量序列2、对两个数据序列分别进行平稳性检验：（1）做时序图看二者的平稳性导入数据，在workfile中按住ctrl选择要检验的二变量，击右键，选择open—asgroup，此时他们可以作为一个数据组被打开。点击“View”―“graph”—“line”，对两个序列做时序图见图3，两个序列都没有明显趋势，虽然不平稳，但二者有大致相同的增长和变化趋势，说明二者可能存在协整关系。但若要证实二者有协整关系，必须先看二者的单整阶数，如

7、果都是一阶单整，则可能存在协整关系，若单整地阶数不相同，则需采取差分的方式，将他们变成一阶单整序列。图3：序列x和y的时序图（2）用ADF检验分别对序列x和y进行单整检验双击每个序列，对其进行ADF单位根检验，有两种方法。方法一：“view”—“unitroottest”；方法二：点击菜单中的“quick”―“seriesstatistic”―“unitroottest”。序列x和y都有没有明显的趋势，采用不带常数项和趋势项的模型进行检验，见图4，对序列的原水平进行不带趋势项和常数项的ADF检验，采用SC准则自动选择滞后

8、阶数，检验结果见图5和6，在0.05的显著性水平下，都接受存在一个单位根的原假设，说明这两个序列都不平稳。图4：ADF检验图5：序列x的ADF检验结果图6：序列y的ADF检验结果于是尝试对其一阶差分序列采用不带常数项的模型进行ADF检验，首先点击主菜单Quick/Generateseries，出现图7的对话框，在方程