张思成计量实验

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1、张思成书上的金融计量学作业题一：获得2001年之后中国月度CPI通货膨胀率，用AR模型预测2011年9月及之后的点估计值和区间预测结果（样本取2001年1月至2011年8月）Step1：从中国统计局网站找出2001年1月至2011年8月的居民消费价格指数(上年同月=100)，在EViews中构建序列cpi，dcpi=(cpi-100)%.Step2：作出dcpi序列的图像，大致看出其符合平稳序列的特征（如图1）图1Step3：对序列dcpi进行自相关性检验，其中AC表现出拖尾现象，而PAC呈现一阶截尾(

2、如图2)，考虑使用AR(1)模型进行OLS回归.Step4：程序窗口输入lsdcpicdcpi(-1),查看AR(1)模型的回归情况DependentVariable:DCPIMethod:LeastSquaresDate:11/04/13Time:22:17Sample(adjusted):2001M022011M08Includedobservations:127afteradjustments　　　　　VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.1

3、067330.0831341.2838660.2016DCPI(-1)0.9713210.02420440.130170R-squared0.927972Meandependentvar　2.388189AdjustedR-squared0.927396S.D.dependentvar　2.536859S.E.ofregression0.683562Akaikeinfocriterion　2.092624Sumsquaredresid58.40713Schwarzcriterion　2.137414Lo

4、glikelihood-130.8816F-statistic　1610.431Durbin-Watsonstat1.673332Prob(F-statistic)　0从上表能够看出R-squared很接近1，dcpi的t统计量很显著，AIC和SIC都不大，于是可以决定用AR(1)进行预测。Step5：以2001年1月至2011年8月的数据作为样本，预测2011年9月至2012年7月的dcpi数值。可得出图3。图3于是做出了2011年9月至2012年8月的dcpi预测图。题二：以2001年1月至2011

5、年8月的股票收益率为样本，利用AR模型对2011年9月以及以后的股票收益率进行预测，并比较不同模型结果的准确度。Step1：首先在wind资讯上查到了2001年1月至2012年11月的以月度为频率的股票指数，生成序列index。以该序列为基础，生成股票收益率的序列i，公式为seriesi=((index-index(-1))/index(-1))*100。并画出收益率的graph以及自相关图。Step2：按题意用AR模型进行预测，其中样本为2001年1月至2011年8月，之后的数据作为对比，看预测值与实

6、际值得差距。Step3：先用AR(2)进行预测。输入:ici(-1)i(-2)看拟合程度拟合度并不好，但先用其生成预测序列if1.Step3：用AR(3)进行预测，类似Step2的步骤，得到if2.同理获取AR(4),AR(5)的预测序列if3，if4.其拟合度都不高。将四个预测序列和实际序列放在同一张图上看出用AR(5)预测的值较其他更接近实际值。下面是分别用ar(3)ar(4)ar(5)拟合的结果。这里i(-1)和i(-3)的系数几乎为0，而且t统计量不显著ar(3)的结果ar(4)的结果ar(5)

7、的结果相对于ar(2)ar(3)ar(4)，ar(5)的预测稍微准确，相信将阶数增加到很大的时候可以比较接近真实值。题三：用ADF单位根检验法检验1978至2000年的GDP序列，并用ARIMA模型预测2001年和2002年的GDPStep1：在中经网数据库找出1978至2002年的gdp数据，其中1978年至2000年的数据作为样本，作出graph以及自相关图可以看出gdp序列可能是非平稳的。Step2：对该序列进行ADF单位根检验，以确定gdp序列的平稳性。假设是情况3，即既带有t趋势项又带有截距项

8、。在选项中选择Trendandintercept。可得：T统计量的值远大于检验水平1%、5%、10%的的临界值。因此拒绝原假设，即可认为序列gdp是非平稳的。其中gdp一阶差分，gdp二阶差分的系数，以及trend的系数都比较显著，拒绝均为0的原假设。即可认为该序列属于第三种情况（既含趋势项又含截距项）Step3：下面确定单位根的个数，由于gdp的一阶滞后项和二阶滞后项都有系数。直接用二阶差分的ADF单位根来检验。得出；T统计量大于5%的临