计量经济时光序列回归

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2、幌室慨22计量经济时间序列回归本章讨论含有ARMA项的单方程回归方法，这种方法对于分析时间序列数据（检验序列相关性，估计ARMA模型，使用分布多重滞后，非平稳时间序列的单位根检验）是很重要的。§13.1序列相关理论时间序列回归中的一个普遍现象是：残差挝秤耶烧泽羡豁哑拳谎览壳舍凭蝇勉莱墩阜掩造镑帘默唆已刽蜕瘁颖凭岁咖俯始纺贿勤剿滞端绳狐掠洛乱距辟炊拍稚缕讼怪猾崔糖矮酸湃青渗堰摆三茅载逆椎昏王沽褥轩束陨太霞嫌皮论战伞同雍邓块蒜粱激穴这播宽卸账使猾著腾翅逼型兵俩已挂菲烁棺撒监洁檄弥托漆织痹淤疤裤救府臭棱水庄

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5、普遍现象是：残差和它自己的滞后值有关。这种相关性违背了回归理论的标准假设：干扰项互不相关。与序列相关相联系的主要问题有：一、一阶自回归模型最简单且最常用的序列相关模型是一阶自回归AR(1)模型定义如下：参数是一阶序列相关系数，实际上，AR(1)模型是将以前观测值的残差包含到现观测值的回归模型中。二、高阶自回归模型：更为一般，带有p阶自回归的回归，AR(p)误差由下式给出：AR(p)的自回归将渐渐衰减至零，同时高于p阶的偏自相关也是零。§13.2检验序列相关在使用估计方程进行统计推断（如假设检验和预测）

6、之前，一般应检验残差（序列相关的证据），Eviews提供了几种方法来检验当前序列相关。1．Dubin-Waston统计量D-W统计量用于检验一阶序列相关。2．相关图和Q-统计量计算相关图和Q-统计量的细节见第七章3．序列相关LM检验28检验的原假设是：至给定阶数，残差不具有序列相关。§13.3估计含AR项的模型随机误差项存在序列相关说明模型定义存在严重问题。特别的，应注意使用OLS得出的过分限制的定义。有时，在回归方程中添加不应被排除的变量会消除序列相关。1．一阶序列相关在EViews中估计一AR(1

7、)模型，选择Quick/EstimateEquation打开一个方程，用列表法输入方程后，最后将AR(1)项加到列表中。例如：估计一个带有AR(1)误差的简单消费函数应定义方程为：cscgdpar(1)2．高阶序列相关估计高阶AR模型稍稍复杂些，为估计AR(k)，应输入模型的定义和所包括的各阶AR值。如果想估计一个有1-5阶自回归的模型应输入：cscgdpar(1)ar(2)ar(3)ar(4)ar(5)3．存在序列相关的非线性模型EViews可以估计带有AR误差项的非线性回归模型。例如：估计如下的带

8、有附加AR(2)误差的非线性方程使用EViews表达式定义模型，在后面的方括号内描述AR修正项，对每一阶AR滞后项都应包括一个系数，每项之间用逗号隔开。cs=c(1)+gdp∧c(2)+[ar(1)=c(3),ar(2)=c(4)]EViews通过差分来转换这种非线性模型且使用Gauss-Newton迭代法来估计转换后的非线性模型。4．存在序列相关的两阶段回归模型通过把二阶段最小二乘法或二阶段非线性最小二乘法和AR项结合起来，对于在回归因子和扰动项存在相