chapter10-11-12 - Times Series Regression(1&amp#215;2).pdf

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1、2015/11/19Chapters10-12TimeSeriesRegressiony=+x+...+x+ut01t1ktkt1ChapterOutline本章大纲ClassicalLinearModelwithTimeSeries时间序列数据的经典线性回归模型TrendandSeasonality时间序列的趋势和季节性StationaryandWeaklyDependentTimeSeries时间序列的平稳性和弱相依LargesampleAnalysisofOLSEstimatorOLS估计的大样本性质CorrectingforSerialCorrelati

2、on检验和校正序列相关212015/11/19有限滞后分布模型及其含义时间序列模型的经典假定高斯-马尔可夫定理统计推断时间序列数据的经典线性回归模型3TimeSeriesvs.CrossSectional时间序列与横截面比较Unlikecross-sectiondata,timeseriesdatahasatemporalordering:thepastcanaffectthefuture,butnotviceversa.时间序列数据有时间顺序：通常过去的能够影响未来，而不是相反。Needtoaltersomeofourassumptionssincewenolongerhave

3、arandomsampleofindividuals.通常对于时间序列而言，获得的样本数据不再是简单随机样本。Instead,wehaveastochastic(i.e.random)process,i.e.asequenceofrandomvariablesindexedbytime.Onerealizationofastochastic(i.e.random)processisatimeseriesdata.样本数据可以看作一个随机过程的实现。Thesetofallpossiblerealizationsofastochasticprocessplaystheroleofthe

4、populationinthecross-sectionalanalysis.此时总体的概念与横截面数据分析中的设定不同。422015/11/19有限滞后分布模型及其含义5TimeSeriesModels:Examples举例：有限分布滞后模型静态模型：Astaticmodelrelatescontemporaneousvariablesyandz:yt=0+1zt+ut.静态模型的特点：解释变量和被解释变量是同期的。有限分布滞后模型：Afinitedistributedlag(FDL)modelallowsoneormorevariablestoaffectywithala

5、g:yt=0+0zt+1zt-1+2zt-2+utHowtointerprettheFDLmodel:zaffecty?Thevalueofzisrelatedtothetimet.如何解释FDL模型：z对y的影响依赖于时间t。回答：z的一个单位的暂时变化如何影响y？z的一个单位的永久变化如何影响y？Howdoesoneunitofatemporarychangeinzaffecty?Howdoesoneunitofapermanentchangeinzaffecty?632015/11/19TimeSeriesModels:FDLwithlag=2有限分布滞后模型的

6、含义（1）Atemporarychange:Impactpropensityormultiplier（冲击倾向或冲击乘数）cccst,;0012,;st0cst,;(1cc)c,;st0012,1st;1zcsty1,;c(c1)cst,1;yyss0012ss1,2st;cst,;cccst(1),2;200120,st2.cccst,2;0012Apermanentchange:long-runprope

7、nsityormultiplier（长期倾向或者长期乘数：LRP）ccc,;st0012,;st0cst,;(1cc)c,st;0012zyyy,1st;ssss101cst1,;(c1)(c1)c,st1;0012,2st.(1ccc)(1)(1),st2.01270012TimeSer