第五章、时间序列计量经济学模型

5.3协整与误差修正模型

5.3.1长期均衡关系与协整

(一)问题提出

现实问题:

  • 许多序列是非平稳的,利用经典回归模型会出现虚假回归;
  • 如果变量之间有长期稳定(即协整)关系,是可以用经典回归建立模型的。

(二)长期稳定

均衡机制:上一期偏离均衡,本期会把你拉回来。

对于

,给定一个
的均值确定为
.如果某一期
偏离均值,那么下一期在均衡机制的作用下,它会被拉回来,也就是说
偏离均值是临时的。

模型中的随机误差项

在这里也称为

非均衡误差,且

如果

的长期均衡关系成立,那么随机误差项应该是平稳的(否则趋势会积累使得
偏离均值),这时由非平稳的
线性组合得到平稳的随机误差项,说明

协整的

(三)协整

定义:如果序列向量

都是
阶单整,并且线性组合后得到
阶单整
,那么称该序列向量为
阶协整,记为

说明:

  • 两个单整变量,只有当单整阶数相同才可能协整。
  • 三个及以上变量,单整阶数不同,可能通过线性组合得到低阶单整。

对于三个单整变量

,如果

那么可得

我们重点研究

阶协整,这表示两个单整变量的线性组合得到平稳变量,代表这两个变量有

长期稳定的比例关系。这样就可以用经典方法建立回归模型。

5.3.2检验协整--EG检验

(一)两个变量

思路:检验非均衡误差是否平稳,用残差代替非均衡误差。

两步法

  • 建立回归

    ,取残差
  • 检验残差序列是否平稳,使用ADF检验法的模型1.

:为什么使用模型1?

:首先因为

中有截距项,所以残差不带有截距。其次如果残差模型中有趋势项,那么反推回来原模型中也应有趋势项,这就设定偏误了,应该在原模型中加趋势。

注意:对于残差平稳性检验,临界值比ADF检验值表中还要小,需要查双变量协整ADF检验值

(二)多个变量--扩展EG检验

问题:多个变量变为平稳的线性组合不唯一。

可以证明协整的两变量变为平稳的的组合形式是唯一的

四个一阶单整的变量

,它们之间长期稳定的关系可能是

也可能是

对应的非均衡误差分别为

思路:首先还是检验是否同阶单整,然后每个变量都尝试作为被解释变量,取残差看是否平稳

(三)高阶单整

问题:EG检验针对一阶单整,对于高阶单整也可以用EG检验,但是残差单位根检验分布发生改变,目前还没有成熟的临界值表

5.3.3均衡与协整再讨论

协整方程不等价均衡方程:

  • 协整是统计意义,均衡时经济意义。均衡可以推得协整,但协整不一定能得到均衡。
  • 协整方程可以只包含部分变量,均衡需要包括全部。如四个变量可能两两之间有协整关系,但是只有四个变量合在一起才称为均衡。(老师将这里的均衡方程理解为恒等方程)
  • 协整只要求扰动项平稳,但均衡要求扰动项为白噪声

5.3.4误差修正模型--短期波动关系

(一)一般差分模型

将模型

改写为差分形式

关于差分模型

  • 差分模型只反映了变量之间的短期关系
  • 误差项
    是序列相关的

差分形式中一般还有截距项

,这表明即使
不变,
也会变动,即
之间不存在静态均衡。

(二)误差修正模型--DHSY模型

差分模型问题

的变化量不仅和
变化量有关,还和上一期
之间非均衡程度有关

思路:在差分模型中加入上一期的误差项作为修正。

对于普通模型

加入两个滞后变量后得到

称为(1,1)阶分布滞后模型。其中

代表

长期影响

代表

短期影响

等号两边同减

的滞后项,等号右边同加同减
的滞后项得到

改写下系数得到

其中

就是上一期的误差,加上权重
作为模型的修正项。这一形式称为一

阶误差修正模型,也就是

其中

称为

误差修正项,如果上一期大于均衡,则

为正,进而
小;反之
大,这就反映了系统对
的均衡机制。

如果引入两阶滞后,得到(2,2)阶分布滞后模型

相应的误差修正模型为

对于三变量模型

,引入一阶滞后

对应的误差修正模型为

由滞后模型到误差修正模型的推导需要掌握!(注意最后的误差修正模型中,误差修正项是上一期的误差,所以需要将滞后模型中二阶的滞后项用差分来表示)

(三)建立误差修正模型

Granger表述定理:

如果两变量是协整的,那么它们之间的短期关系总能有一误差修正模型表述。

因为

的非滞后差分项是平稳的,因此可以在模型中加入
(但电脑做的话是没有这一项的),确定滞后期数使得误差项没有序列相关。

步骤:

  • 提出长期均衡关系假设
  • 检验协整关系
  • 建立短期模型,将误差修正项加入

直接估计法

将双变量误差修正模型

的括号打开得到

这样短期影响

和长期影响
就能一并获得(第四个系数除以第三个系数).

案例

(一)E-G两步法:

已经得到协整回归为

取残差项加入差分模型中

注意这里没有

差分滞后项,因为实际应用中,一开始只加入
的差分和残差项,发现模型的误差项序列相关,才逐步加入滞后项。

由此得到短期弹性0.521,长期弹性0.8714,调整参数为0.226(如果残差项系数为正,则起不到“负反馈”作用,模型错误!

(二)直接估计法:

按照双变量误差修正模型打开括号的形式得到

短期弹性为0.3665,长期弹性为0.2604/0.2948=0.8833,调整参数为0.2948

注意直接估计法是直接假定了滞后项是(1,1)滞后,与E-G两步法的逐步加入滞后项不同。

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