当代计量经济模型体系

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1、当代计量经济模型体系1.单位根检验PeterCBPhillips四种典型的随机过程（模拟4万次）单位根研究中我们的创新案例：421天的深证成指序列的单位根检验用此程序计算F统计量，但不应看此概率。案例：421天的深证成指序列的单位根检验案例：421天的深证成指序列的单位根检验结构突变序列的单位根检验案例：人民币元兑美元汇率序列的单位根检验案例：人民币元兑美元汇率序列的单位根检验2.线性时间序列模型regARIMA模型建立ARIMA、SARIMA模型流程图GeorgeBox刁锦寰案例：北京市1978

2、:1~1989:12社会商品零售额月度数据建模月度数据（yt，单位：亿元）曲线图对数的月度数据（Lnyt）曲线图12Lnyt的相关图（下）和偏相关图（上）X-13AS、NBS-SA季节调整方法有了季节调整序列，就可以计算环比增长率！中国将于2010年结束不生产环比数据的历史！乘法模型：Y=TSCI加拿大月人口出生数（y,1973:11983:12）趋势循环分量（TC）季节分量（S）不规则分量（IR）范剑青、姚琦伟著，陈敏译，《非线性时间序列建模、预报及应用》，高等教育出版社，2005

3、。案例：2005年8月302007年4月30日407天人民币元兑美元序列的门限模型4．波动模型序列的特征是“波动集群”、分布是“高峰厚尾”日元兑美元汇率差分序列（收益）D(JPY)高峰厚尾分布特征示意图高峰厚尾分布曲线正态分布曲线ARCH，GARCH模型可以预测被解释变量的方差。对于金融时间序列预测的是风险。建立ARCH，GARCH模型可以提高均值方程参数估计的有效性。案例：日元兑美元汇率的建模研究1995.1-2000.8日元兑美元汇率值（1427个）序列（JPY）见图。极小值为81.12日元

4、，极大值为147.14日元。其均值为112.93日元，标准差是13.3日元。1995年4月曾一度达到81.12日元兑1美元。JPY的差分序列D(JPY)表示收益。用D(JPY)建立时间序列模型。日元兑美元汇率（JPY）时间序列DJPY时间序列均值方程的估计式ARCH模型的选择随机波动模型4．波动模型ACD和SCD模型5．VAR与VEC模型向量自回归（VAR）模型定义案例1：上海证券交易所上证指数和股票交易总成交量关系研究（file:2120061741-shan）上海证券交易所上证指数和股票交易

5、总成交量序列图VAR的预测非常准确6期VAR的预测结果VAR的平稳性分析2期VAR的特征根6期VAR的特征根VAR模型稳定的一种判别条件是，特征方程

6、1-I

7、=0的根都必须在单位圆以内。检验结果如下：Granger非因果性检验（当概率小于0.05时，表示推翻原假设）其中滞后20期的输出结果:VAR的脉冲响应分析DLOG(SHP)和DLOG(SHQ)VAR(3)的脉冲相应VAR的方差分解DLOG(SHP)和DLOG(SHQ)VAR(3)的方差分解VAR的协积检验向量误差修正模型（VEC模型）VA

8、R(2)基础上的VEC模型VAR(6)基础上的VEC模型8．分位数回归模型上证A股和B股收益散点图OLS回归直线和第0.25、0.5、0.75分位数回归直线9．面板数据模型面板数据示意图面板数据散点图7．面板数据模型萧政面板数据模型估计方法面板数据模型的检验方法Hausman检验H0:个体随机效应回归模型H1:个体固定效应回归模型H>临界值，建立个体固定效应；H<临界值，建立个体随机效应回归模型。面板数据模型的检验方法面板数据的单位根检验（相同根情形）1．Quah检验（1990）2．LL（Levi

9、n-Lin）检验（1992）3．LLC（Levin-Lin-Chu）检验（2002）4．Breitung检验（2002）5．Hadri检验6．Abuaf-Jorion检验（1990），Jorion-Sweeney检验（1996）7．Bai-Ng检验（2001），Moon-Perron检验（2002）8．IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（1997,2002）面板数据的单位根检验（不同根情形）9．MW（Maddala-Wu）检验（1997）10．崔仁（InChoi）检验（2001）11．V

10、anessa（Vanessaetal.）检验（2004）12．Taylor-Sarno检验（1998）面板数据的协积（协整）检验Pedroni协积检验：以Engle-Granger协积检验方法为基础构造检验统计量，标准化以后渐近服从标准正态分布。（1999,2004）Kao协积检验：以Engle-Granger协积检验方法为基础构造检验统计量，标准化以后渐近服从标准正态分布。（1999）Fisher个体联合协积检验（combinedindividualtest）：用个体的协积检验值