当代计量经济模型体系（西北师大

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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三个检验式对应的DF统计量分布的蒙特卡罗模拟T=100，utIID(0,1)模拟10000次单位根检验示意图DF、ADF检验属左单端检验。依据序列图，先用确定性项多的检验式，少的次之，无确定性项的再次之。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二．结构突变序列的单位根检验（1）非线性模型（2）线性模型▲

2、多序列模型（向量时间序列模型）▲单序列模型★时间序列的季节调整★时间序列的加法模型和乘法模型★时间序列的Box建模（ARIMA、SARIMA模型）2．时间序列模型时间序列模型建立ARIMA、SARIMA模型流程图案例：北京市1978:1~1989:12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）(1+0.5924L)(1+0.4093L12)12Lnyt=(1+0.4734L)vt(4.5)(5.4)(2.

3、9)R=0.33,s.e.=0.146,Q36=15.5,0.05(36-2-1)=4422SARIMA(1,1,1)(1,1,0)12模型的代数表达：D12DLnyt的实际与预测序列yt的实际与预测序列中国城镇人口政策对城镇人口数序列的冲击（19492005）yt=232.43+707.40D1+1758.21D2+1.03AR(1)-0.33AR(2)+vt-0.99vt-1(10.6)(12.6)(30.6)(7.3)(-2.51)(-13.2)R2=0.81,Q15=7.7,20.0

4、5(9)=16.9常见的非线性时间序列模型案例：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X-12-ARIMA季节调整方法中国月度商业零售额（sales,1993:12004:11）X-12-ARIMA季节调整序列乘法模型：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）3．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

5、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，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（JP

6、Y）时间序列DJPY时间序列均值方程的估计式ARCH模型的选择ARCH模型的选择ARCH模型的选择随机波动模型ACD和SCD模型4．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

7、1-I

8、=0的根都必须在单位圆以内。检验结

9、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）VAR(2)基础上的VEC模型VAR(6)基础上的VEC模型5．离散选择模型与受限模型注:随着市场经济体制的深化和完善，这种模型的用途将越来越广泛。Tobit模型（离散选择模型）Logit模型、Probit

10、模型（离散选择模型）Logit模型、Probit模型（离散选择模型）案例：天津市农户劳动力的非农业就业模型（750户）。教育程度对劳动力的非农业就业倾向有着非常明显的作用Logit模型估计值与拟合值散点图Logit模型估计值与潜在变量散点图ER-POLI1：选择浮动汇率制度ER-POLI2：有管理的浮动汇率制度ER-POLI3：中间汇率制度ER-POLI4：传统钉住汇率制度ER-POLI5：超级固定汇率制度案例：汇率制度选择问题研究（有序选