多元时间序列分析教材.ppt

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1、第十一章多元时间序列分析本章结构VAR协整误差修正模型学习目的：研究序列之间的关系多元时间序列多元时间序列自协方差阵：多元时间序列Ljung-Box检验VAR(1)模型VAR(p)模型其他还有VMA,VARMA等模型具体见教材第8章。单整单整的概念如果序列平稳，说明序列不存在单位根，这时称序列为零阶单整序列，简记为假如一个时间序列至少需要进行d阶差分才能实现平稳，说明原序列存在d个单位根，这时称原序列为d阶单整序列，简记为单整的性质若，对任意非零实数a,b，有若，对任意非零实数a,b，有若，独立，对任意非零实数a,b，有若，独立，对任意非零实数a,b，有经济理论指出

2、，某些经济变量间确实存在着长期均衡关系，这种均衡关系意味着经济系统不存在破坏均衡的内在机制，如果变量在某时期受到干扰后偏离其长期均衡点，则均衡机制将会在下一期进行调整以使其重新回到均衡状态。假设X与Y间的长期“均衡关系”由式描述长期均衡该均衡关系意味着:给定X的一个值，Y相应的均衡值也随之确定为0+1X。在t-1期末，存在下述三种情形之一：Y等于它的均衡值：Yt-1=0+1Xt；Y小于它的均衡值：Yt-1<0+1Xt；Y大于它的均衡值：Yt-1>0+1Xt；在时期t，假设X有一个变化量Xt，如果变量X与Y在时期t与t-1末期仍满足它们间的长期均衡

3、关系，即上述第一种情况，则Y的相应变化量为:vt=t-t-1如果t-1期末，发生了上述第二种情况，即Y的值小于其均衡值，则t期末Y的变化往往会比第一种情形下Y的变化大一些；反之，如果t-1期末Y的值大于其均衡值，则t期末Y的变化往往会小于第一种情形下的Yt。可见，如果Yt=0+1Xt+t正确地提示了X与Y间的长期稳定的“均衡关系”，则意味着Y对其均衡点的偏离从本质上说是“临时性”的。一个重要的假设就是:随机扰动项t必须是平稳序列。如果t有随机性趋势（上升或下降），则会导致Y对其均衡点的任何偏离都会被长期累积下来而不能被消除。协整协整检验一、协整概念与

4、定义在经济运行中，虽然一组时间序列变量都是随机游走，但它们的某个线性组合却可能是平稳的，在这种情况下，我们称这两个变量是平稳的，既存在协整关系。其基本思想是，如果两个(或两个以上)的时间序列变量是非平稳的，但它们的某种线性组合却表现出平稳性，则这些变量之间存在长期稳定关系，即协整关系。我们将给出协整这一重要概念。一般而言，协整是指两个或两个以上同阶单整的非平稳时间序列的组合是平稳时间序列，则这些变量之间的关系的就是协整的。协整在金融计量中的主要应用目前，协整模型已经成为重要的金融计量模型，在经济研究中得到普遍或广泛的应用。通过检验经济序列之间是否存在协整关系，来判断

5、对应变量间是否存在经济意义上的“均衡”关系。在此，我们对协整模型在金融计量中的应用主要总结如下几个方面：（一）金融发展和经济增长之间关系检验（二）期货价格和现货价格之间关系的检验（三）货币需求理论的实证检验（四）购买力平价理论的检验例总统的支持率与国家的经济运行状况达到一种平衡状态。(OstromandSmith1992).具体地，如果经济运行状况良好，但是支持率不高时，一般支持率会升高；反之，如果经济状况不好，但是支持率很高的话，一般支持率会降到平衡水平。具体模型InOstromandSmith’s(1992)model:At=Xt+(At-1-Xt-1

6、)+twhereAt=approvalXt=qualityoflifeoutcome协整的概念假定自变量序列为，响应变量序列为，如果与是同阶单整的。则可以构造回归模型其中，回归残差序列平稳，我们称响应序列与自变量序列之间具有协整关系。如果两个变量都是单整变量，只有当它们的单整阶数相同时，才可能协整；如果它们的单整阶数不相同，就不可能协整。例对1978年－2002年中国农村居民家庭人均纯收入对数序列{lnxt}和生活消费支出对数序列{lnyt}进行协整关系检验。中国农村居民家庭人均纯收入和生活消费支出序列年份纯收入生活消费支出年份纯收入生活消费支出xtlnxtytl

7、nytxtlnxtytlnyt1978133.64.89485116.14.754451991708.66.56329619.86.42941979160.75.07954134.54.9015619927846.66441659.86.491941980191.35.25384162.25.088831993921.66.82611769.76.6461981223.45.40896190.85.25123199412217.107431016.86.924421982270.15.59879220.25.3945419951577.77.363721310.