利用eviews进行协整分析.doc
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1、个人收集整理 勿做商业用途利用eviews进行协整分析【实验目的】掌握协整分析及相关内容的软件操作【实验内容】 单位根检验,单整检验,协整关系检验,误差修正模型【实验步骤】Augmented Dickey-Fuller Test(ADF)检验考虑模型(1)yt=yt1+jyt-j+t模型(2)yt=+yt-1+jyt-j+t模型(3)yt=+t+yt1+jytj+t其中:j=1,2,3单位根的检验步骤如下:第一步:估计模型(3).在给定ADF临界值的显著水平下,如果参数显著不为零,则序列yt不存在单位根,说明序列yt是平稳的,结束检验。否则,进行第二步。第二步:给定=0,在给定ADF临界值的显
2、著水平下,如果参数显著不为零,则进入第三步;否则表明模型不含时间趋势,进入第四步。第三步:用一般的t分布检验=0。如果参数显著不为零,则序列yt不存在单位根,说明序列yt是平稳的,结束检验;否则,序列存在单位根,是非平稳序列,结束检验.第四步:估计模型(2)。在给定ADF临界值的显著水平下,如果参数显著不为零,则序列yt不存在单位根,说明序列yt是平稳的,结束检验;否则,继续下一步。第五步:给定=0,在给定ADF临界值的显著水平下,如果参数显著不为零,表明含有常数项,则进入第三步;否则继续下一步。第六步:估计模型(1).在给定ADF临界值的显著水平下,如果参数显著不为零,则序列yt不存在单位根
3、,说明序列yt是平稳的,结束检验。否则,序列存在单位根,是非平稳序列,结束检验.操作:(1)检验消费序列是否为平稳序列。在工作文件窗口,打开序列CS1,在CS1页面单击左上方的“View”键并选择“Unit Root Test”,采用ADF检验方法,依据检验目的确定要检验的模型类型,则有单位根检验结果。(左上方选:level,左下方选:Trend and intercept,含有截距项和趋势项,右边最大滞后期:2,点击OK)消费时间序列为模型(3),其t值大于附表6(含有常数项和时间趋势)中0。010.10各种显著性水平下值。因此,在这种情况下不能拒绝原假设,即私人消费时间序列CS有一个单位根
4、,SC序列是非平稳序列。同理,可以对Y1序列进行单位根检验。(2)单整 如果一个时间序列经过一次差分变成平稳的,就称原序列是1阶单整序列,记为I(1)。一般,一个序列经过d次差分后变成平稳序列,责称原序列d阶单整序列。检验消费时间序列一阶差分(CSt)的平稳性。在工作文件窗口,打开序列CS,在CS页面单击左上方的“View”键并选择“Unit Root Test,采用ADF检验方法,依据检验目的确定要检验的模型类型,则有单位根检验结果。(左上方选:1st difference 一阶差分,左下方选: intercept,含有截距项,右边最大滞后期:2,点击OK,就得到对于一阶差分序列D(CS)的
5、单位根检验的结果)同理,可以对D(Y1)序列进行单位根检验。用OLS法做两个回归:2CSt C CSt-12CSt C t CSt-1 2CSt为二阶差分,在两种情况下,t值都小于附表6中0。010。10各种显著性水平下的值.因此,拒绝原假设,即私人消费一阶差分时间序列没有单位根,即私人消费一阶差分时间序列没有单位根,或者说该序列的平稳序列。所以,CSt是非平稳序列,由于CStI(0),因而CStI(1).二阶差分命令:CS2=d(CS,2) CS是序列名称。(3)判断两变量的协整关系。第一步:求出两变量的单整的阶 对于SCt。做两个回归(SCt C SCt-1),(2SCt C SCt1)。
6、 对于yt, 做两个回归(yt C yt1),(2yt C yt-1)。 判断SCt和yt都是非平稳的,而SCt和yt是平稳的,即SCtI(1),ytI(1). 第二步:进行协整回归用OLS法做回归:(SCt C yt),并变换参差为et.第三步:检验et的平稳性用OLS法做回归:(et C et1)第四步:得出两变量是否协整的结论因为t=3。15与下表协整检验EG或AGE的临界值相比较(K=2),采用显著性水平a=0.05,t值大于临界值,因而接受et非平稳的原假设,意味着两变量不是协整关系。可是,如果采用显著性水平a=0。10,则t值与临界值大致相当,因而可以预期,若a=0。11,则t值小
7、于临界值,接受et平稳的备择假设,即两变量具有协整关系。 协整检验EG或AGE的临界值 样本个数 显著性水平 K=2 K=3 K=4 样本容量0。01 0.05 0.100.01 0。05 0。100。01 0。05 0.10 254.37 3。59 -3。22-4。92 -4。10 3.71-5.43 -4。56 -4。15 50-4.12 -3.46 3。134。59 -3。92 3。58-5.02 -4。32 3.89 1004。01 -3.39 -3.09-4。44 -3。83 3。514.83 4。21 3.89 3.90 3。33 3。054。30 3.74 3.454。65 -4
8、.10 3.81(4)误差修正模型的估计 第一步:估计协整回归方程 yt=b0+b1xt+ut 得到协整的一致估计量(1, b0 b1),用它得出均衡误差ut的估计值et。 第二步:用OLS法估计下面的方程 yt=a+iyti+jytj+et-1+vt 在具体建模中,首先要对长期关系模型的设定是否合理进行单位根检验,以保证et为平稳序列。其次,对短期动态关系中各变量的滞后项,通常滞后期在0,1,2,3中进行实验。(5)估计误差修正模型用OLS法(SCt1 c yt et-1)估计误差修正模型SCt=5951.557+0。284yt-0.200 et-1(6)解释:结果表明个人可支配收入yt的短
9、期变动对私人消费存在正向影响。此外,由于短期调整系数的显著的,表明每年实际发生的私人消费与其长期均衡值的偏差中的20%的速度被修正。【例】中国居民消费与收入数据 单位:百万元年份个人消费CS个人收入Y价格指数P实际消费CS1实际收入Y11960107808117179.20。783142137660。91496271961115147127598.90.791684145445.71611741962120050135007。10.801758149733。5168388。81963126115142128.30。828688152186.31715101964137192159648。70。
10、847185161938.7188446。11965147707172755.90.885828166744.6195021。91966157687182365。50。916505172052.5198979.319671675281956110.934232179321。6209381.61968179025204470.40。941193190210。721724619691900892226370.96963196042。8229610。31970206813246819120681324681919712172122692481。033727210125。1260463.4197223
11、23122972661。068064217507.6278322。31973250057335521。71.228156203603.6273191。41974251650310231.11。517795165799。7204395。91975266884327521.31。701147156884。7192529。71976281066350427.41.929906145637。1181577.419772939282667302.159872136085。8123493。41978310640390188.52。436364127501.51601521979318817406857。2
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