修正的时间序列回归法(精)
计量经济学第五章协整与误差修正模型
根据需要对数据进行变换，如对数变换、差 分变换等，以满足模型对数据的要求。
模型参数估计方法选择
01
最小二乘法（OLS ）
适用于满足经典假设的线性回归 模型，通过最小化残差平方和来 估计模型参数。
02
广义最小二乘法（ GLS）
适用于存在异方差性的模型，通 过加权最小二乘法进行参数估计 ，以消除异方差性的影响。
误差修正模型定义
误差修正模型（Error Correction Model，简称ECM）是一种具有特定形式的计 量经济学模型，用于描述变量之间的长期均衡关系和短期动态调整过程。
该模型通过引入误差修正项，将变量的短期波动和长期均衡关系结合起来，从而 更准确地刻画经济现象。
误差修正项解释
误差修正项（Error Correction Term，简称ECT）是误差修正模型中的核 心部分，表示变量之间的长期均衡误差。
长期均衡
协整关系反映了时间序列之间的长期均衡，即使短期内有所偏离，长期内也会恢复到均 衡状态。
线性组合平稳
协整序列的线性组合可以消除非平稳性，得到平稳序列。
协整检验方法
EG两步法
首先通过OLS回归得到残差序列，然 后对残差序列进行单位根检验（如 ADF检验），判断其是否平稳。
Johansen检验
适用于多变量协整关系的检验，通过 构建似然比统计量来判断协整向量的 个数。
计量经济学第五章协 整与误差修正模型
汇报人：XX
目 录
• 协整理论概述 • 误差修正模型介绍 • 协整与误差修正模型关系 • 协整检验方法及应用举例 • 误差修正模型建立与评估 • 案例研究：金融市场波动性分析
01
协整理论概述
协整定义及性质
多元时间序列模型实例
多元时间序列模型实例1. 引言1.1 背景介绍多元时间序列模型是现代经济学中重要的分析工具，它能够有效地捕捉多个经济变量之间的互动关系和动态演变规律。
在实际应用中，多元时间序列模型被广泛运用于宏观经济预测、货币政策制定、金融风险管理等领域。
随着经济全球化和金融市场的不断发展，经济变量之间的关联性不断增强，传统的单变量时间序列模型已无法满足复杂的分析需求。
多元时间序列模型的研究和应用变得尤为重要。
本文将重点讨论VAR模型和VECM模型两种典型的多元时间序列模型，分析它们的原理、优缺点以及应用范围。
通过实例分析，我们将探讨这两种模型在实际经济数据中的应用效果和结果。
并对研究过程中的局限性进行分析，为未来研究提出展望。
通过深入探讨和研究多元时间序列模型，我们可以更好地理解经济变量之间的内在联系，为经济政策制定和风险管理提供更为准确和可靠的参考依据。
1.2 研究意义多元时间序列模型在经济学、金融学、环境科学等领域具有重要的应用价值。
通过对多元时间序列数据的建模分析，可以帮助研究者更好地理解变量之间的关系和内在规律，预测未来的发展走势，制定有效的政策和决策，促进经济社会的可持续发展。
多元时间序列模型可以用来分析经济系统中不同变量之间的相互影响和作用机制。
通过构建VAR模型和VECM模型，可以揭示变量之间的联动关系，帮助研究者更好地理解经济系统内部的运行机制，从而为制定政策提供科学依据。
多元时间序列模型还可以用来预测未来的发展趋势。
基于对历史数据的建模分析，可以得出一定的预测结果，为政府、企业和个人提供决策参考，减少不确定性因素的影响，提高决策的准确性和效益。
多元时间序列模型的研究具有重要的实践意义和理论意义，对于推动经济社会的发展和提高决策的科学性都具有重要的意义。
本文将通过实例分析，探讨多元时间序列模型在实际中的应用效果和局限性，为相关研究提供参考和借鉴。
1.3 研究对象研究对象是指在本研究中所关注和研究的主体或对象。
协整与误差修正模型的研究
协整与误差修正模型的研究第一部分协整理论概述 (2)第二部分误差修正模型介绍 (4)第三部分协整与误差修正关系 (7)第四部分模型构建与检验方法 (9)第五部分实证分析应用案例 (13)第六部分结果解释与经济含义 (16)第七部分模型局限性与改进方向 (18)第八部分研究展望与未来趋势 (22)第一部分协整理论概述协整理论概述在经济学和金融学中，我们常常遇到时间序列数据之间的长期均衡关系。
然而，在实际经济活动中，这种均衡关系并不总是能够得到严格的保持，而是存在着一定程度的波动和偏差。
为了解决这一问题，经济学家们提出了协整理论。
协整理论是指两个或多个非平稳的时间序列之间存在一种长期稳定的关系。
换言之，即使各时间序列本身是随机游走的过程，它们之间也可能存在一个稳定的线性组合，使得这个组合呈现出平稳性质。
协整理论的发展为研究经济变量之间的长期动态关系提供了一个强有力的工具。
协整理论的核心思想是由 Engle 和Granger 于1987 年提出的。
他们认为，如果两个非平稳的时间序列之间存在协整关系，则这两个时间序列可以通过一个线性组合达到长期均衡状态，且这个线性组合具有零均值、有限方差和恒定自相关等特性。
在这个意义上，我们可以将协整关系看作是一种长期均衡关系的表现形式。
为了检验两个时间序列之间是否存在协整关系，Engle 和 Granger 提出了一种两步法：首先检验每个时间序列是否为非平稳过程；然后，如果这两个时间序列都是非平稳过程，再通过回归分析来检验它们之间是否存在协整关系。
这种方法被称为 Engle-Granger 两步协整检验。
除了 Engle-Granger 两步协整检验之外，还有许多其他的方法可以用来检验协整关系，例如 Johansen 检验和 Pedroni 检验等。
这些方法都可以有效地帮助我们确定不同时间序列之间的协整关系。
协整理论不仅用于检验不同时间序列之间的长期均衡关系，还可以用于构建误差修正模型。
向量自回归和向量误差修正模型
模型旨在捕捉变量之间的动态关 系，并分析一个经济系统中的内
在机制。
VAR模型假设变量之间的关系是 非结构性的，即它们之间的关系
是线性的。
VAR模型的参数估计
使用最大似然估计法（MLE） 来估计VAR模型的参数。
MLE是一种统计方法，用于估 计未知参数的值，使得已知数 据与模型预测的概率分布尽可 能接近。
独立同分布假设
02
模型假设误差项独立且同分布，实际数据可能无法满足这一假
设，导致模型的预测能力下降。
参数稳定性假设
03
模型假设参数在样本期间保持不变，这在现实中很难满足，参
数的变化可能影响模型的预测效果。
模型应用范围与限制
领域限制
向量自回归和向量误差修正模型 主要应用于宏观经济和金融领域 的数据分析，在其他领域的应用 可能受到限制。
向量自回归和向量误 差修正模型
目录
• 向量自回归模型（VAR） • 向量误差修正模型（VECM） • 向量自回归和向量误差修正模型的应用 • 向量自回归和向量误差修正模型的比较与选择 • 向量自回归和向量误差修正模型的局限性
01
向量自回归模型（VAR）
VAR模型的原理
多个时间序列变量同时受到各自 滞后值和相互之间滞后值的影响。
模型选择与优化
在向量误差修正模型中，需要根据实际问题和数据特点选择合适的滞后阶数和模型形式。 同时，可以通过比较不同模型的拟合优度、解释力度等指标来优化模型。
03
向量自回归和向量误差修 正模型的应用
宏观经济预测
总结词
向量自回归和向量误差修正模型在宏观经济预测中具有重要应用，能够分析多个经济变量之间的动态关系，预测 未来经济走势。
参数值。
回归分析中的截面数据分析方法(七)
回归分析是统计学中一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们理解和预测变量之间的关系。
在回归分析中，常用的数据类型包括时间序列数据和截面数据。
而今天我们将要探讨的主题是回归分析中的截面数据分析方法。
1. 截面数据的特点截面数据是在某一特定时间点上收集的数据，它反映了不同实体在同一时间点上的特征。
截面数据在经济学、社会学以及市场调研等领域被广泛应用。
与时间序列数据相比，截面数据更注重不同实体之间的差异，而不是同一实体在不同时间点上的变化。
在回归分析中，我们可以利用截面数据来研究不同变量之间的关系。
2. 普通最小二乘法普通最小二乘法(OLS)是回归分析中常用的估计方法，它可以用来估计截面数据分析中的模型参数。
在普通最小二乘法中，我们试图找到一条最佳拟合直线，使得观测数据点到拟合直线的距离之和最小。
通过最小化误差平方和，我们可以得到模型的参数估计值，从而进行回归分析。
3. 多元线性回归在截面数据分析中，多元线性回归是一种常用的方法。
多元线性回归可以用来研究多个自变量对因变量的影响。
在多元线性回归中，我们可以通过OLS方法来估计模型的系数，并通过显著性检验来判断自变量对因变量的影响是否显著。
通过多元线性回归分析，我们可以深入了解不同变量之间的复杂关系，从而做出更为准确的预测和推断。
4. 面板数据模型除了截面数据和时间序列数据之外，面板数据也是一种常见的数据类型。
面板数据同时包含了截面和时间序列的特征，它可以用来研究个体之间的动态关系。
在回归分析中，面板数据模型可以更好地控制个体之间的异质性，从而提高模型的准确度和稳健性。
5. 异方差性和多重共线性在进行截面数据分析时，我们还需要考虑一些常见的问题，比如异方差性和多重共线性。
异方差性指的是误差项的方差不是恒定的，这可能会导致模型的参数估计出现偏差。
多重共线性则是指自变量之间存在较强的相关性，这会使得模型的参数估计不稳定。
为了应对这些问题，我们可以利用异方差稳健标准误和方差膨胀因子等方法进行修正。
计量经济学_西南财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
计量经济学_西南财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。
答案:错误2.表示X和Y之间真实线性关系的总体回归模型是（）答案:3.时间序列数据中更容易出现异方差性。
答案:错误4.DW检验适用于下列哪种情况的检验（）答案:正的一阶自回归形式的自相关性5.DW统计量的取值范围是（）答案:6.如果一元线性回归模型中存在自相关性，则OLS估计不具有下列哪个性质（）答案:有效性7.下列哪个选项描述的是一元线性回归模型【图片】中的自相关性（）答案:8.利用估计的自回归系数【图片】一定能消除自相关性。
答案:错误9.当随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
答案:正确10.用DW统计量估计自回归系数【图片】只适用于一阶自相关性。
答案:正确11.自相关性都会造成低估OLS估计量的真实方差。
答案:错误12.截面数据中不会出现自相关性。
答案:错误13.考虑一个样本量为100的多元回归模型【图片】，若去掉中间的20个观测值进行GQ检验，则检验统计量在原假设下服从（）分布答案:F(37, 37)14.对三元回归模型【图片】，样本量用n表示。
考虑包含交叉项的White检验，则检验统计量服从自由度为（）的卡方分布。
答案:915.下列哪个异方差检验不能诊断出是由哪个解释变量引起的异方差性（）答案:ARCH检验16.异方差性是指随机扰动项的方差会随解释变量的变化而变化。
答案:正确17.反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（）答案:回归平方和18.虚拟变量的取值只能取0或1。
答案:错误19.在计量经济学的参数估计中，以下哪一项不属于参数估计“尽可能接近真实值”的判断标准是（）答案:渐进正态性20.关于古典假定与统计性质的关系，以下说法正确的是（）答案:若零均值假定不成立，则OLS的无偏性和有效性都会受到影响。
时间序列模型
时间序列模型时间序列模型⼀、分类①按所研究的对象的多少分，有⼀元时间序列和多元时间序列。
②按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。
③按序列的统计特性分，有平稳时间序列和⾮平稳时间序列。
狭义时间序列：如果⼀个时间序列的概率分布与时间t ⽆关。
⼴义时间序列：如果序列的⼀、⼆阶矩存在，⽽且对任意时刻t 满⾜均值为常数和协⽅差为时间间隔τ的函数。
（下⽂主要研究的是⼴义时间序列）。
④按时间序列的分布规律来分，有⾼斯型时间序列和⾮⾼斯型时间序列。
⼆、确定性时间序列分析⽅法概述时间序列预测技术就是通过对预测⽬标⾃⾝时间序列的处理，来研究其变化趋势的。
⼀个时间序列往往是以下⼏类变化形式的叠加或耦合。
①长期趋势变动：它是指时间序列朝着⼀定的⽅向持续上升或下降，或停留在某⼀⽔平上的倾向，它反映了客观事物的主要变化趋势。
通常⽤T t表⽰。
②季节变动：通常⽤S t表⽰。
③循环变动：通常是指周期为⼀年以上，由⾮季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动。
通常⽤C t表⽰。
④不规则变动。
通常它分为突然变动和随机变动。
通常⽤R t表⽰。
也称随机⼲扰项。
常见的时间序列模型：⑴加法模型：y t=S t+T t+C t+R t；⑵乘法模型：y t=S t·T t·C t·R t；⑶混合模型：y t=S t·T t+R t；y t=S t+T t·C t·R t；R t2这三个模型中y t表⽰观测⽬标的观测记录，E R t=0,E R t2=σ2如果在预测时间范围以内，⽆突然变动且随机变动的⽅差σ2较⼩，并且有理由认为过去和现在的演变趋势将继续发展到未来时，可⽤⼀些经验⽅法进⾏预测。
三、移动平均法当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较⼤，不易显⽰出发展趋势时，可⽤移动平均法，消除这些因素的影响，分析、预测序列的长期趋势。
移动平均法有简单移动平均法，加权移动平均法，趋势移动平均法等。
05章_经营预测
第五章经营预测【引言】在激烈的市场竞争中，企业若想立于不败之地，不但需要熟知企业现有的内部条件和外部环境，而且必须通过对已经发生和正在发生的各种情况的分析，科学的预知未来将要发生的经济活动的某些情况。
预测分析正是运用一定的专门方法，对企业的经营活动进行科学的估计和推测的一种分析方法。
科学的经营预测是企业做出最佳规划与决策的基础。
本章主要介绍经营预测的基本理论与基本方法及其在实际中的应用，在简要介绍经营预测意义、程序和方法的基础上，重点介绍销售预测、成本预测、利润预测的各种专门方法。
第一节经营预测概述预测（forecast）是指根据过去和现在的情况和资料对未来事物的发展变化趋势所作的预计和推测。
预测的主要特点是根据已知推测未知，用过去、现在预计未来。
在人类社会的发展过程中，人们很早就认识到预测是关系到未来发展的大事，但早期往往是凭经验和直觉进行预测，或者说猜测。
但由于未来不确定性的存在以及现代经济生活的日趋复杂，人们不断总结经验，认识事物的发展规律，把现代科学技术，特别是数理分析的方法运用到预测中，建立起科学的预测方法，使预测技术经历了由简单到复杂、由低级向高级的进化阶段，其中也包括经营预测。
所谓经营预测，是指企业根据现有的经济条件和掌握的历史资料，运用专门的方法，对生产经营活动的未来发展趋势和状况做出科学的预计和测算的过程。
一、经营预测的意义企业实行科学的经营管理，就必须按客观的经济规律进行经营活动，开展科学的经营预测。
一方面，任何经营活动不论其繁简程度如何，都有一定的规律可循，并且这些规律性也能为人们所认识和掌握；另一方面，现代科学技术的发展为在经营预测中应用的现代数学方法和电脑技术创造了条件，提供了必要的物质基础。
可以认为，经营预测是认识企业经营活动的一种科学方法，也是企业进行科学管理的重要手段。
1、经营预测是进行经营决策的主要依据企业经营成败的关键是决策，而决策的基础是科学预测。
预测直接为决策服务，是决策的先导和前提。
第二讲 时间序列分析1
自相关系数
100 120 140 160
2006
2008
2010
2012
2014
-0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0
价格
60
80
ACF
年 份 ： 2006年 1月 -2015年 2月
10
20 阶数
30
40
50
2006年 -2015年客货总周转量（亿吨公里）
逻辑曲线
L y ˆ t 1 ae bt
最小二乘估计（L已知）
指数曲线： 两端取对数 修正指数曲线
bt y ae ˆ t
ln y ˆ t ln a bt
y ˆ t L ae (a 0,b 0)
bt
龚珀兹曲线
皮尔曲线
y ˆ t Le
ae bt
(a 0,b 0)
自相关系数
100 120 140 160
2006
2008
2010
2012
2014
-0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0
价格
60
80
ACF
年 份 ： 2006年 1月 -2015年 2月
10
20 阶数
30
40
50
2006年 -2015年客货总周转量（亿吨公里）
自相关系数
20
-0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
19
• （1）修正指数曲线
bt y L ae (a 0,b 0) ˆ t t y L ab (a 0, 0 b 1) ˆ t
L=5,a=1,b=-0.5
时间序列模型
时间序列模型一、分类①按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。
②按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。
③按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。
狭义时间序列：如果一个时间序列的概率分布与时间t无关。
广义时间序列：如果序列的一、二阶矩存在，而且对任意时刻t满足均值为常数和协方差为时间间隔T勺函数。
（下文主要研究的是广义时间序列）。
④按时间序列的分布规律来分，有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。
二、确定性时间序列分析方法概述时间序列预测技术就是通过对预测目标自身时间序列的处理，来研究其变化趋势的。
一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加或耦合。
①长期趋势变动：它是指时间序列朝着一定的方向持续上升或下降，或停留在某一水平上的倾向，它反映了客观事物的主要变化趋势。
通常用T t表示。
②季节变动：通常用S t表示。
③循环变动：通常是指周期为一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动。
通常用C t表示。
④不规则变动。
通常它分为突然变动和随机变动。
通常用R t表示。
也称随机干扰项。
常见的时间序列模型:⑴加法模型：y t = S t + T t + C t + R t；⑵乘法模型：y t =S T t C t -R t ；⑶混合模型：y t =S T t + R t ；y t = S t +2T t G R t ；R t这三个模型中y t表示观测目标的观测记录， E R t = 0, E R t2 ==o2如果在预测时间范围以内，无突然变动且随机变动的方差 /较小，并且有理由认为过去和现在的演变趋势将继续发展到未来时，可用一些经验方法进行预测。
三、移动平均法当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时,可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析、预测序列的长期趋势。
移动平均法有简单移动平均法，加权移动平均法，趋势移动平均法等。