欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:24314263
大小:51.50 KB
页数:4页
时间:2018-11-13
《我国居民消费价格指数的arch模型实证分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、我国居民消费价格指数的ARCH模型实证分析 【摘要】本文基于1999年1月---2012年6月的月度居民消费价格指数,建立自回归模型,对CPI的波动性进行检验,发现存在明显的ARCH效应。在此基础上建立了ARCH(3)和GARCH(1,1)模型,解释了月度CPI的波动性,并且样本区间预测结果良好。 【关键词】中国居民消费者价格指数;自回归模型;ARCH模型;预测 自1982年Engle提出条件异方差模型之后,ARCH模型及其扩展模型被广泛运用于股票市场、货币市场、外汇市场等的研究,揭示股票价格、收
2、益率、汇率等时间序列的波动性并加以预测。居民消费价格指数CPI反映居民家庭购买代表性的消费品及服务水平价格变动情况,是衡量通货膨胀的主要指标。已有学者运用ARCH模型对通货膨胀进行研究,本文在此基础上检验我国居民消费价格指数是否存在ARCH效应,并建立相应的模型实证分析。 一、ARCH模型理论简述 1.ARCH(p)模型 首先定义时间序列:; 其中,是独立同分布的随机变量;且。 ARCH模型的基本思想是在以前信息集下,某一时刻一个干扰项的发生是服从正态分布。随时间变化的方差是过去有限项干扰项平
3、方的线性组合(即为自回归部分)。这样就构成了自回归条件异方差模型。 2.GARCH(p,q)模型 GARCH模型是ARCH模型的扩展形式,即在ARCH模型中加入了的自回归部分。 GARCH模型更适合描述高阶的条件异方差模型,因而应用更广泛。 二、数据选取及ARCH模型实证分析 本文选取中国居民消费价格指数的月度数据,时间跨度为1999年1月2012年6月,数据来自中国统计年鉴。本文模型均在STATA12.0中实现,预测部分使用Evieily:'icroHeiMono','icroHei','M
4、icrosoftYaheiMono','MicrosoftYahei',sans-serif!important;color:rgb(51,51,51);font-size:16px;line-height:28px;"/> 首先,定义时间序列和,分别对居民消费价格指数序列和其一阶差分序列进行单位根检验。由于的DF统计量为-1.576,均大于1%、5%、10%显著性水平下的临界值,因此序列是非平稳的时间序列。的DF统计量-7.293小于1%的显著性水平下的临界值,可知序列是平稳序列。 考虑对建立自回
5、归模型。用信息准则来确定自回归模型的阶数。信息准则得出的结果表明应该选择AR(2)模型。 该模型的常数项均通过了10%的显著性检验,一阶和二阶滞后项的系数通过了1%的显著性水平下的检验。由于二阶滞后项系数仍显著不为0,需检验OLS残差平方是否存在条件异方差,即是否存在ARCH效应。多种检验结果表明存在ARCH效应,同时使用信息准则来确定阶数。 首先,对方程(1)进行条件异方差ARCHLM检验。检验结果,拒绝不存在ARCH(5)效应的原假设。其次,通过残差平方的自相关图、偏自相关图以及Q检验,均显示O
6、LS残差平方序列存在自相关,因此扰动项存在条件异方差,即存在ARCH效应。因而需要建立ARCH(p)模型。为确定阶数p,估计残差序列的自回归阶数。信息准则的结果表明应建立ARCH(3)模型。 模型如下: 得到回归方程如下: 在均值方程中,常数项未通过显著性检验,在方差方程中,项的系数未通过显著性检验。建立更简洁的GRACH(1,1)模型,模型如下: 方差方程中ARCH和GARCH项的系数都是显著的,表明该模型比较好地拟合数据。对该方程进行ARCHLM检验。其中P值较大,接近1,不能拒绝原假设,即
7、认为GARCH(1,1)模型的残差序列不存在ARCH效应,消除了方程(1)的残差序列的ARCH效应。 利用GARCH(1,1)模型对样本区间的月度CPI进行线性预测,得到的预测值与真实值很接近,模型预测效果良好。使用Evieily:'icroHeiMono','icroHei','MicrosoftYaheiMono','MicrosoftYahei',sans-serif!important;color:rgb(51,51,51);font-size:16px;line-height:28px;"/
8、> 在以上的ARCH(3)和GARCH(1,1)模型中,均假设扰动项服从正态分布。但是月度居民消费价格指数可能不满足该条件。对比CPI的核密度图与正态分布图,CPI的核密度图可能存在厚尾(尤其在分布的左端)、偏峰分布。故对扰动项的正态性进行统计检验,J-B检验、偏度检验和峰度检验的结果表明拒绝扰动项服从正态分布的原假设。 因此,假设扰动项服从t分布,重新估计GARCH(1,1)模型。 得到均值方程 方差方程 比较ARCH(3)、G
此文档下载收益归作者所有