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1、《计量经济学》6.采用表5.1.1中列出的1980-2013年中国居民实际可支配收入（）时间序列数据，分别对、、3个序列进行单位根检验。解：对、、序列分别进行单位根检验，R代码为：setwd("D://计量经济学/madongfe/")w<-read.csv("22.csv",header=T)attach(w);library(lmtest);library(tseries)X<-ts(X,start=1980）X2<-log(X)X3<-X[2:34]/X[1:33]par(mfrow=c(3,1))plot(X,xlab="时间",type=
2、"o",col=2,lwd=2,main="Xt序列的波动图")plot(X2,xlab="时间",ylab="lnXt",type="o",col=1,lwd=2,mian="lnXt序列的波动图")plot(X3,ylab="Xt/Xt-1",type="o",col=2,lwd=2,main="Xt/Xt-1序列的波动图")adf.test(X)；adf,test(X2);adf.test(X3)查看三个序列的波动图，看序列图是否有明显的变化趋势，若有明显趋势，则说明该序列非平稳，结合单位根检验，单位根检验的原假设为该序列非平稳。具体结果如下
3、：图一：3个序列的波动图图一可见序列与序列有明显的的增长趋势，故而两序列非平稳；序列没有明显趋势，但依然无法说明该序列平稳。借助单位根检验，结果如下表所示：表一：3个序列的单位根检验结果一览表表一中可见，3个序列的单位根检验的P值均大于显著性水平0.05，不能拒绝原假设，认为序列、、非平稳。10.观察中国货物进口数据，发现在一个很长的时期内，两者间有很强的同步性，由于中国的加工贸易占总贸易量的一半左右。一种观点认为中国的货物进口很大程度上受货物出口波动的影响；一种观点则认为情况是相反的，即中国的货物出口很大程度上受货物进口波动的影响；另外一种观点认
4、为二者互相影响。下表给出了1978-2007年中国货物进出口额的自然对数序列（自2008年世界金融危机以后，数据出现了奇异性）。（1）对与序列进行单位根检验，检验它们的平稳性；解：画两序列的波动图，结合单位根检验，检验其平稳性，R代码如下：v<-read.csv("biao10.csv",header=T)attach(v)par(mfrow=c(2,1))plot(LX,xlab="时间",type="o",col=2,lwd=2,main="LX序列的波动图")plot(LM,xlab="时间",type="o",col=1,lwd=2,mia
5、n="LM序列的波动图")adf.test(LX);adf.test(LM)具体结果如下所示：图二：LX与LM序列的波动图在图二中可见，LX与LM序列均有明显的增长趋势，可知两序列非平稳。对两序列进行单位根检验，结果如下表所示：表二：LX与LM序列的单位根检验结果表如表二所示，LX与LM序列的单位根检验结果的P值均大于显著性水平0.05，不能拒绝原假设，认为两序列非平稳。（2）检验与的单整性；解：经检验，可知两序列非平稳，对非平稳的序列进行差分，使得序列在d次差分后平稳，d次差分平稳的序列称为d阶单整；对两序列做单整性检验，R代码如下：dlx<-d
6、iff(LX,difference=1)dlm<-diff(LM,difference=1)adf.test(dlx);adf.test(dlm)表三：差分序列的单位根检验结果表如表三所示，LX序列2次差分后的序列，通过单位根检验，P值小于显著性水平0.05，拒绝原假设，认为差分序列平稳，则序列为，LM序列3次差分后的序列，通过了单位根检验，认为差分序列平稳，则该序列为。（3）对与序列进行格兰杰因果关系检验；解：对两序列进行格兰杰因果关系检验，首先检验LX是否是LM的格兰杰原因，原假设为LX不是LM的格兰杰原因，再次检验LM是否为LX的格兰杰原因，
7、原假设为LM不是LX的格兰杰原因，R代码如下：grangertest(LX,LM,order=1)；grangertest(LM,LX,order=1)grangertest(LX,LM,order=2)；grangertest(LM,LX,order=2)表四：格兰杰检验结果一览表两序列进在格兰杰检验结果表中，可看到滞后2阶的格兰杰检验的P值均大于显著性水平0.05，均不能拒绝原假设，则认为：LX不是LM的格兰杰原因，LM也不是LX的格兰杰原因。而在滞后1阶时，存在单向的格兰杰因果关系。由于格兰杰检验的P值小于显著性水平0.05，拒绝原假设，即滞
8、后1阶时，LM是LX的格兰杰原因，那么，说明在序列滞后1阶时，中国的货物出口很大程度上受货物进口波动的影响。
