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文檔簡介

1、2.5 實例：時間序列問題,一、中國居民人均消費模型 二、時間序列問題,一、中國居民人均消費模型,例2.5.1 考察中國居民收入與消費支出的關(guān)系。,GDPP： 人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（1990年不變價） CONSP：人均居民消費（以居民消費價格指數(shù)（1990=100）縮減）。,該兩組數(shù)據(jù)是19782000年的時間序列數(shù)據(jù)（time series data）；,1、建立模型 擬建立如下一元回歸模型,采用Eviews軟件進行回歸分析的結(jié)果見下表,前述收入-消費支出例中的數(shù)據(jù)是截面數(shù)據(jù)（cross-sectional data）。,一般可寫出如下回歸分析結(jié)果：,(13.51) (53.47) R2=0.9

2、927 F=2859.23 DW=0.5503,2、模型檢驗,R2=0.9927 T值：C：13.51， GDPP：53.47 臨界值: t0.05/2(21)=2.08 斜率項：00.38621，符合絕對收入假說,3、預(yù)測,2001年：GDPP=4033.1（元）（90年不變價）,點估計：CONSP2001=201.107 + 0.38624033.1 = 1758.7（元）,2001年實測的CONSP（1990年價）:1782.2元， 相對誤差: -1.32%。,2001年人均居民消費的預(yù)測區(qū)間,人均GDP的樣本均值與樣本方差： E(GDPP)=1823.5 Var(GDPP)=982.0

3、42=964410.4 在95%的置信度下，E(CONSP2001)的預(yù)測區(qū)間為：,=1758.740.13 或： （1718.6,1798.8）,同樣地，在95%的置信度下，CONSP2001的預(yù)測區(qū)間為：,=1758.786.57 或 （1672.1, 1845.3）,二、時間序列問題,上述實例表明，時間序列完全可以進行類似于截面數(shù)據(jù)的回歸分析。 然而，在時間序列回歸分析中，有兩個需注意的問題： 第一，關(guān)于抽樣分布的理解問題。 能把表2.5.1中的數(shù)據(jù)理解為是從某個總體中抽出的一個樣本嗎？,可決系數(shù)R2，考察被解釋變量Y的變化中可由解釋變量X的變化“解釋”的部分。 這里“解釋”能否換為“引起”?,第二，關(guān)于“偽回歸問題”（spurious regression problem）。,在現(xiàn)實經(jīng)濟問題中，對時間序列數(shù)據(jù)作回歸，即使兩個變量間沒有任何的實際聯(lián)系，也往往會得到較高的可決系數(shù)，

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