eviews第三講：誤差修正模型課件

誤差修正模型ErrorCorrectionModel，簡記為ECM,是一種具有特定形式的計量經(jīng)濟學(xué)模型產(chǎn)生原因:經(jīng)濟數(shù)據(jù)一般情況下都是非平穩(wěn)的，對于非穩(wěn)定時間序列，可通過差分的方法將其化為穩(wěn)定序列，然后才可建立經(jīng)典的回歸分析模型。eviews第三講：誤差修正模型誤差修正模型建立的作用為了增強模型的精度，將協(xié)整回歸中的誤差項et看做均衡誤差，通過建立短期動態(tài)模型來彌補長期靜態(tài)模型的不足。eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型誤差修正模型的建立首先對變量的平穩(wěn)性進行檢驗，然后再進行協(xié)整分析，以發(fā)現(xiàn)變量之間的協(xié)整關(guān)系，即長期均衡關(guān)系，并以這種關(guān)系構(gòu)成誤差修正項。然后建立短期模型，將誤差修正項看作一個解釋變量，連同其它反映短期波動的解釋變量一起，建立短期模型，即誤差修正模型。eviews第三講：誤差修正模型建立誤差修正模型的步驟數(shù)據(jù)類型：時間序列0.數(shù)據(jù)錄入1.統(tǒng)計性檢驗2.檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性3.協(xié)整檢驗4.短期誤差修正eviews第三講：誤差修正模型數(shù)據(jù)的描述性檢驗1.可以直觀的看出數(shù)據(jù)的變化趨勢2.可以有效的避免異常值對回歸系數(shù)的影響，剔除異常值3.提供數(shù)據(jù)的簡單統(tǒng)計性描述eviews第三講：誤差修正模型單個變量的統(tǒng)計性描述第一步：數(shù)據(jù)錄入后，右擊變量，open打開第二步：view---descriptivestatistics---statstable，提供表格形式的描述性統(tǒng)計，如下圖eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型多個變量的統(tǒng)計性描述第一步：數(shù)據(jù)錄入第二步：按住shift或者ctrl鍵，選擇所需變量，右擊，選擇open---asgroup打開第三步：view---descriptivestats---commonsample，提供表格形式的描述性統(tǒng)計，如下圖eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型平穩(wěn)性原理檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型檢驗序列是否平穩(wěn)性的方法1.圖示法2.用自相關(guān)系數(shù)圖判斷3.單位根檢驗eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型方法1.圖示法步驟：1.新建工作文件窗口2.錄入時間序列數(shù)據(jù)：GDP3.雙擊變量，打開序列，4.在序列窗口點擊view---graph，在對話框中選擇線條類型：line&symboleviews第三講：誤差修正模型操作：雙擊打開序列eviews第三講：誤差修正模型選擇線條類型eviews第三講：誤差修正模型得出圖形eviews第三講：誤差修正模型結(jié)論由GDP的時間序列圖初步判斷序列是不平穩(wěn)的可以看出該序列可能存在趨勢項，若需要單位根檢驗，則選擇第三種模型進行檢驗eviews第三講：誤差修正模型方法2：用自相關(guān)系數(shù)圖判斷步驟：1.新建工作文件窗口2.錄入時間序列數(shù)據(jù)：GDP3.雙擊變量，打開序列，4.在序列窗口點擊view---correlogram，在對話框中選擇原始數(shù)據(jù)：leveleviews第三講：誤差修正模型操作：雙擊打開序列eviews第三講：誤差修正模型選擇原始數(shù)據(jù)：leveleviews第三講：誤差修正模型得出自相關(guān)系數(shù)eviews第三講：誤差修正模型結(jié)論中國GDP時間序列的自相關(guān)系數(shù)不是很快地（如滯后期K=2）趨于0，而是緩慢下降，再次表明系列是非平穩(wěn)的。eviews第三講：誤差修正模型方法3：單位根檢驗步驟：1.新建工作文件窗口2.錄入時間序列數(shù)據(jù)：GDP3.雙擊變量，打開序列，4.在序列窗口點擊view---unitroottest，在對話框中選擇檢測方法：ADF（AugmentedDickeyFuller）；并選擇對原始數(shù)據(jù)：level進行檢驗eviews第三講：誤差修正模型單位根檢驗需要了解的基本知識單位根檢驗是指檢驗序列中是否存在單位根，因為存在單位根就是非平穩(wěn)時間序列了。單位根就是指單位根過程，可以證明，序列中存在單位根過程就不平穩(wěn)，會使回歸分析中存在偽回歸。1.單位根檢驗的方法2.最優(yōu)滯后項的選擇3.確定序列具有單位根的階數(shù)eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型1.單位根檢驗的方法單位根檢驗有眾多的模型可供選擇，常用的ADF（AugmentedDickeyFuller）檢驗和P-P（Phillips-Perron）檢驗推薦使用：ADF檢驗eviews第三講：誤差修正模型2.最優(yōu)滯后階數(shù)的選擇1.AIC信息準則2.SC準則eviews第三講：誤差修正模型AIC信息準則AIC值最小AIC信息準則，又稱赤池信息量準則Akaikeinformationcriterion、簡稱AIC，是衡量統(tǒng)計模型擬合優(yōu)良性的一種標準，是由日本統(tǒng)計學(xué)家赤池弘次創(chuàng)立和發(fā)展的。AIC鼓勵數(shù)據(jù)擬合的優(yōu)良性但是盡量避免出現(xiàn)過度擬合(Overfitting)的情況。所以優(yōu)先考慮的模型應(yīng)是AIC值最小的那一個。eviews第三講：誤差修正模型SC值最小SC信息準則，又稱施瓦茲準則，即SchwarzCriterion其檢驗思想也是通過比較不同分布滯后模型的擬合優(yōu)度來確定合適的滯后期長度。檢驗過程是：在模型中逐期添加滯后變量，直到SC值不再降低時為止，即選擇使SC值達到最小的滯后期k。SC信息準則eviews第三講：誤差修正模型AIC最小原則是判定模型好壞標準之一，猶如R2（R平方）一樣。AIC和SC(舒瓦茨信息）常常一并作為判斷模型擬合程度的標準之一，特別是在滯后階數(shù)的選擇上。比如，一個VAR（向量自回歸模型），經(jīng)濟理論往往無法確定滯后階數(shù)，這時往往采用AIC或者SC最小原則，即觀察不同的階數(shù)的VAR模型，哪個模型的AIC或者SC值最小就選用哪個模型進行分析。AIC、SC都會在模型參數(shù)中給出。eviews第三講：誤差修正模型確定序列具有單位根的階數(shù)eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型ADF檢驗形式的選擇eviews第三講：誤差修正模型操作：數(shù)據(jù)（gini2，lnpergdp）eviews第三講：誤差修正模型第一步：輸入變量（略）打開序列，點擊Quick---EstimateEquation對變量ginigini(-1)ct進行自回歸eviews第三講：誤差修正模型目的：查看常數(shù)項和時間趨勢項是否顯著eviews第三講：誤差修正模型第二步：上圖結(jié)果顯示常數(shù)項顯著，因此對原始數(shù)據(jù)單位根檢驗中同時加入常數(shù)項eviews第三講：誤差修正模型注意：Maximunlags嚴格的說，要逐步加入滯后期，最后根據(jù)AIC最小準則來選取如果對回歸結(jié)果不那么嚴格要求，可以選用系統(tǒng)默認的滯后期本案例中，默認的滯后期是8eviews第三講：誤差修正模型結(jié)果eviews第三講：誤差修正模型結(jié)論：原假設(shè)H0：Gini有一個單位根ADF結(jié)果顯示，不能拒絕原假設(shè)(p=0.8453),因此序列g(shù)ini不平穩(wěn),并存在單位根。eviews第三講：誤差修正模型第三步：對一階差分進行檢驗eviews第三講：誤差修正模型目的：檢驗序列的單整數(shù)I(1)?I(2)?I(0)說明原始序列是平穩(wěn)的由于差分之后，沒有常數(shù)項，因此選擇無常數(shù)項和時間趨勢項進行檢驗eviews第三講：誤差修正模型結(jié)果eviews第三講：誤差修正模型結(jié)論：原假設(shè)H0：Gini的一階差分有一個單位根ADF結(jié)果顯示，拒絕原假設(shè)(p=0.0000),因此序列g(shù)ini的一階差分平穩(wěn),序列GINI屬于一階單整I(1)差分的表示方法：一階差分：D+變量名

本案例：DGini二階差分：DD+變量名

本案例：DDGinieviews第三講：誤差修正模型同理，相同的過程處理序列GDP原始數(shù)據(jù)ADF檢驗eviews第三講：誤差修正模型一階差分檢驗eviews第三講：誤差修正模型結(jié)論：原假設(shè)H0：GDP的一階差分有一個單位根ADF結(jié)果顯示，拒絕原假設(shè)(p=0.0000),因此序列g(shù)ini的一階差分平穩(wěn),序列GDP屬于一階單整I(1)總結(jié)：GDP和GINI都屬于一階單整I(1)eviews第三講：誤差修正模型單位根檢驗表格的形成在論文中，單位根檢驗要做成如下表格的形式eviews第三講：誤差修正模型協(xié)整檢驗eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型協(xié)整檢驗的方法eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型協(xié)整檢驗方法2：Johansen協(xié)整檢驗直接用Eviews可操作得出結(jié)果步驟：1.ctrl+變量名，同時選擇GDP和GINI，右擊open—asgroup2.在打開的group窗口點擊View---cointegrationtesteviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型結(jié)果輸出eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型結(jié)論：協(xié)整檢驗說明在95%的置信區(qū)間存在2個協(xié)整方程協(xié)整關(guān)系寫成代數(shù)表達式：lnGDP=-73.75119lnGINI+e協(xié)整方程表達式代表兩變量之間長期穩(wěn)定的關(guān)系eviews第三講：誤差修正模型方法3：檢驗殘差協(xié)整存在的一個重要條件就是估計協(xié)整回歸方程的殘值應(yīng)是平穩(wěn)的。步驟1：對兩變量進行單位根檢驗，若被解釋變量Y和解釋變量X都為一階單整即：Y----I（1）X---I（1）eviews第三講：誤差修正模型步驟2：對方程進行回歸得出殘差項步驟3：對殘差項進行單位根檢驗，若原假設(shè)成立，說明殘差不平穩(wěn)，即為I(1);若殘差項平穩(wěn)（即為0階單整），則兩變量之間存在協(xié)整關(guān)系（即長期穩(wěn)定的某種關(guān)系）。eviews第三講：誤差修正模型協(xié)整檢驗結(jié)果的形成eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型傳統(tǒng)的經(jīng)濟模型通常表述的是變量之間的一種“長期均衡關(guān)系”，而實際上經(jīng)濟數(shù)據(jù)往往產(chǎn)生于“非均衡過程”，因此建模時需要用數(shù)據(jù)的動態(tài)非均衡過程來逼近經(jīng)濟理論的長期均衡過程。表現(xiàn)在方程式中，就是每個變量的滯后也會出現(xiàn)在模型之中。誤差修正模型正是為了度量某一時期內(nèi)生變量Yt在某一時點關(guān)于外生變量Xt的短期偏離。短期誤差修正eviews第三講：誤差修正模型例如：在建立消費和收入的協(xié)整方程后，為考察我國消費和收入的動態(tài)關(guān)系，則需要建立誤差修正模型，以考量當消費短期波動偏離長期均衡時，怎樣的調(diào)整力度可以將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)。首先對變量進行協(xié)整分析，以發(fā)現(xiàn)變量之間的協(xié)整關(guān)系，即長期均衡關(guān)系，并以這種關(guān)系構(gòu)成誤差修正項。然后建立短期模型，將誤差修正項看作一個解釋變量，連同其它反映短期波動的解釋變量一起，建立短期模型，即誤差修正模型。eviews第三講：誤差修正模型短期誤差修正前提：X、Y是協(xié)整的第一步：回歸以下方程，得出殘差第二步：再估計以下方程

r

應(yīng)該是負值，且具有顯著性eviews第三講：誤差修正模型步驟：前面步驟：單位根、協(xié)整檢驗（省略）第一步：第一個回歸LSYY(-1)XX(-1)得出殘差第二步：Genre=residGenrdY=d(Y)Genrdx=d(X)第三步：回歸LSDYDXe(-1)得出e(-1)的回歸系數(shù)eviews第三講：誤差修正模型第一個回歸eviews第三講：誤差修正模型第二步eviews第三講：誤差修正模型第三步eviews第三講：誤差修正模型eviews第三講：誤差修正模型注意：短期修正系數(shù)，即E(-1)的系數(shù)應(yīng)該為負，且顯著由于我選擇的數(shù)據(jù)有問題，所以這里的結(jié)果不顯著，是錯誤的。實際操作中，這組數(shù)據(jù)不能用這個模型。eviews第三講：誤差修正模型ECM修正的效果(結(jié)果解釋）修正項（ecm^t-1）的系數(shù)為0.51，那這個模型就可以解釋為當短期波動偏離長期均衡時，將以0.51的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉倒均衡狀態(tài)。R^2較高，說明擬合較好，DW值也在2左右，基本上是無自相關(guān)的誤差修正是一個反向調(diào)整過程（負反饋機制）。eviews第三講：誤差修正模型方法2：可以采用打開誤差