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1、1經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì)班班 級(jí)級(jí) : 學(xué)學(xué) 號(hào)號(hào) : 姓姓 名名 : 指導(dǎo)教師:指導(dǎo)教師: 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班2 摘 要關(guān)鍵詞: 線性模型;ARMA;GARCH;State space數(shù)據(jù)來(lái)源:中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒原始數(shù)據(jù)見(jiàn)附錄 一、EVIEWS 基礎(chǔ)1WORKFILE 建立、打開(kāi)、保存經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班32 數(shù)據(jù)錄入經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班43 工作文件樣本區(qū)間的改變、當(dāng)前樣本區(qū)間改變4 頻率轉(zhuǎn)換5 基本賦值表達(dá)式經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班5二、季節(jié)調(diào)整、序列分解1、季節(jié)調(diào)整:1、X12 季節(jié)調(diào)整方法在菜單欄的 P
2、roc 處點(diǎn)擊選擇 Seasonal Adjustment,再選 Census X12,2、序列分解:-.4-.2.0.2.413.614.014.414.815.215.61992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008X1TrendCycleHodrick-Prescott Filter (lambda=1600)藍(lán)線代表 x1(居民消費(fèi)),紅線代表趨勢(shì) T 序列,綠線代表循環(huán)要素序列。3、BP 濾波圖:經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班6-.2-.1.0.1.2.3.413.614.014.414.815.215.61992 1994 1996
3、 1998 2000 2002 2004 2006 2008X1Non-cyclicalCycleFixed length symmetric (Baxter-King) filter-0.20.00.20.40.60.81.01.2.0.1.2.3.4.5ActualIdealFrequency Response Functioncycles/period右邊圖:紅線表示 BP 濾波頻率響應(yīng)函數(shù),藍(lán)線帶通濾波的頻率響應(yīng)函數(shù)。模型:x12 季節(jié)調(diào)整方法,HP 濾波方法求趨勢(shì)分解項(xiàng),BP 濾波分解法。結(jié)果分析:x12 季節(jié)調(diào)整法:利用的是 x12 加法模型進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。HP 濾波調(diào)整法:利用該方
4、法可以求出中國(guó) GDP 季度時(shí)間序列的趨勢(shì)項(xiàng)。將GDP 的季節(jié)因素和不規(guī)則因素去掉,就可以得到其趨勢(shì)序列。其循環(huán)要素序列是原序列減去趨勢(shì)序列而得的,由圖可以看到,循環(huán)序列圍繞趨勢(shì)序列上下波動(dòng)。BP 濾波分解法:取 p=6,q=32,對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的季度序列進(jìn)行分解,得到趨勢(shì)序列和循環(huán)要素序列,BP 濾波的頻率響應(yīng)函數(shù)。三、單方程模型對(duì)臺(tái)灣地區(qū)生產(chǎn)總值支出構(gòu)成數(shù)據(jù)對(duì)政府消費(fèi)和貨物進(jìn)口建立單方程模型回歸模型:雙對(duì)數(shù)曲線模型 運(yùn)行結(jié)果:經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班7P值小于0.05,方程顯著。模型:log(x4)=8.83-1.87log(x2)調(diào)整 R 方:0.7575F檢驗(yàn): 方程的顯
5、著性檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量為F=50.97,相應(yīng)的P值為0.00,小于0.05,說(shuō)明方程顯著。T檢驗(yàn)Log(x2)的顯著性檢驗(yàn) p 值很小接近于 0,所以該自變量的系數(shù)顯著不為 0.而常數(shù)項(xiàng)的 p 值同樣很小接近于零,認(rèn)為常數(shù)項(xiàng)顯著。結(jié)果分析由方程可以看出 x2 彈性為-1.87。 自變量的顯著性檢驗(yàn)T檢驗(yàn)結(jié)果分析:異方差檢驗(yàn):首先做散點(diǎn)圖異方差檢驗(yàn):首先做散點(diǎn)圖方法:WHITE 異方差檢驗(yàn)結(jié)果:經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班8原假設(shè):不存在異方差。而現(xiàn)在 P 值小于 0.05,拒絕原假設(shè),認(rèn)為存在異方差,要消除異方差。消除異方差方法:加權(quán)最小二乘法,權(quán)重為殘差的絕對(duì)值的倒數(shù)。結(jié)果:經(jīng)濟(jì)計(jì)量模
6、型課程設(shè)計(jì) 110802 班9加權(quán)后的模型的系數(shù)都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),加權(quán)后的為 0.999,可見(jiàn)加權(quán)后的模型擬合數(shù)據(jù)的效果好。序列相關(guān)性檢驗(yàn)方法:Q 統(tǒng)計(jì)量結(jié)果:經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班10不存在序列相關(guān)消除序列相關(guān)方法:加入自回歸項(xiàng)四、ARMA 模型1、進(jìn)行單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性Null Hypothesis: X1 has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test
7、statistic-2.607400 0.1146Test critical values:1% level-4.0044255% level-3.09889610% level-2.690439*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 14Augmented Dickey-Fuller Test Equation經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課
8、程設(shè)計(jì) 110802 班11Dependent Variable: D(X1)Method: Least SquaresDate: 01/16/14 Time: 20:02Sample (adjusted): 1995 2008Included observations: 14 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X1(-1)-0.5226530.200450-2.6074000.0262D(X1(-1)0.0789180.2417230.3264810.7508D(X1(-2)-0.7271450.26
9、8991-2.7032370.0222C31.8299412.035942.6445760.0245R-squared0.600219 Mean dependent var0.235714Adjusted R-squared0.480285 S.D. dependent var1.092356S.E. of regression0.787493 Akaike info criterion2.595033Sum squared resid6.201458 Schwarz criterion2.777621Log likelihood-14.16523 F-statistic5.004568Dur
10、bin-Watson stat1.798014 Prob(F-statistic)0.022555原假設(shè)是至少存在一個(gè)單位根,備擇假設(shè)是沒(méi)有單位根,有上面結(jié)果 看 P 值等于 0.1146,大于 0.05,接受原假設(shè),認(rèn)為至少存在一個(gè)單位根,即序列不平穩(wěn),不平穩(wěn)的序列要進(jìn)行差分使其變得平穩(wěn),首先進(jìn)行一階差分,結(jié)果如下:Null Hypothesis: D(X1) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-
11、Fuller test statistic-4.468595 0.0044Test critical values:1% level-4.0044255% level-3.09889610% level-2.690439*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 14Augmented Dickey-Fuller Test Equ
12、ationDependent Variable: D(X1,2)Method: Least SquaresDate: 01/16/14 Time: 20:08經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班12Sample (adjusted): 1995 2008Included observations: 14 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(X1(-1)-1.6982790.380048-4.4685950.0009D(X1(-1),2)0.7552000.3321462.2737020.0440C0
13、.4529230.2779741.6293720.1315R-squared0.653310 Mean dependent var0.071429Adjusted R-squared0.590275 S.D. dependent var1.520338S.E. of regression0.973165 Akaike info criterion2.970882Sum squared resid10.41754 Schwarz criterion3.107823Log likelihood-17.79618 F-statistic10.36431Durbin-Watson stat1.5369
14、81 Prob(F-statistic)0.002949有上述結(jié)果可見(jiàn) P 值等于 0.0044,小于 0.05,認(rèn)為經(jīng)過(guò)一階差分后序列已經(jīng)不存在序列相關(guān)了。2、進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)利用 correlogram 檢驗(yàn),結(jié)果如下:不是白噪聲,要識(shí)別 ARMA,估計(jì)參數(shù)由上圖可見(jiàn) P=1 Q=1,然后進(jìn)行方程估計(jì),過(guò)程如下:經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班13結(jié)果如下,P 值均小于 0.05,方程估計(jì)顯著,再進(jìn)行殘差檢驗(yàn),結(jié)果如下:經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班14可以看出殘差的自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)都在 2之內(nèi),所以此時(shí)的殘差滿足基本假設(shè)。到此 ARMA 處理平穩(wěn)序列過(guò)程結(jié)束。協(xié)整關(guān)系檢
15、驗(yàn)第一步:建立消費(fèi)和固定資本形成總額的雙對(duì)數(shù)曲線模型,Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 01/16/14 Time: 20:32Sample: 1992 2008Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. LOG(X1)-2.1950530.668676-3.2826840.0050C12.069172.7343194.4139590.0005R-squared0.418064 Mean dependent var3.0934
16、68Adjusted R-squared0.379268 S.D. dependent var0.095540S.E. of regression0.075273 Akaike info criterion-2.225259Sum squared resid0.084990 Schwarz criterion-2.127234Log likelihood20.91470 F-statistic10.77601Durbin-Watson stat1.204748 Prob(F-statistic)0.005035模型:log(y)=log(x1)+c 可得模型:log(y)=log(x1)+12
17、第二步:進(jìn)行單位根檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班15檢驗(yàn)結(jié)果顯示:殘差序列在 1%的顯著性水平下,拒絕原假設(shè),接受不存在單位根的結(jié)論,因此確定殘差序列為平穩(wěn)序列,即為 I(0)序列。第三步:誤差修正模型(Error Correct Model, ECM):說(shuō)明 y 的短期波動(dòng)性一方面受到 x 的短期波動(dòng)的影響,另一方面受到 x 和 y 之間長(zhǎng)期相關(guān)性偏離的滯后影響X 與 y 之間有協(xié)整關(guān)系1111111()()()tttttttttttttttttttttttttyabxyabxyyab xxybxyab xybxyb xyabxyb xECM 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型課程設(shè)計(jì) 110802 班16五、ARCH 和狀態(tài)空間模型1、ARCH 效應(yīng)的檢驗(yàn)首先利用普通最小二乘法,估計(jì)一個(gè)回歸方程得:ARCH 效應(yīng)的 LM 檢驗(yàn)LM 檢驗(yàn)的原假設(shè)為:殘差中直至 q 階都沒(méi)有 A
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