计量经济学 第十章 时间序列计量经济模型
计量经济学 第十章 时间序列计量经济模型
引子：是真回归还是伪回归？ 经典回归分析的做法是： 首先采用普通最小二乘法(OL$)对回归模型进 行估计，然后根据可决系数或F检验统计量值的 大小来判定变量之间的相依程度，根据回归系数 估计值的统计量对系数的显著性进行判断，最 后在回归系数显著不为零的基础上对回归系数估 计值给予经济解释
引子：是真回归还是伪回归？ 经典回归分析的做法是: 首先采用普通最小二乘法（OLS）对回归模型进 行估计，然后根据可决系数或F检验统计量值的 大小来判定变量之间的相依程度，根据回归系数 估计值的t统计量对系数的显著性进行判断，最 后在回归系数显著不为零的基础上对回归系数估 计值给予经济解释
为了分析某国的个人可支配总收入与个人消 费总支出E的关系，用OLS法作E关于的线性 回归，得到如下结果： E=-174.44 0.96721 1=（-7.481) (119.87） R2=0.9941 DW=0.532
为了分析某国的个人可支配总收入 与个人消 费总支出 的关系，用OLS法作 关于 的线性 回归，得到如下结果： -174.44 0.9672 E I t t = + 2 R = = 0.9941 DW 0.532 t = (-7. 4 81 ) (1 19 . 87 ) E I I E
从回归结果来看，R非常高，个人可支配总收 入的回归系数统计量也非常大，边际消费倾 向符合经济假设。凭借经验判断，这个模型的 设定是好的，应是非常满意的结果。准备将这 个计量结果用于经济结构分析和经济预测。 可是有人提出，这个回归结果可能是虚假的！ 可能只不过是一种“伪回归”！
从回归结果来看， 非常高，个人可支配总收 入 的回归系数t统计量也非常大，边际消费倾 向符合经济假设。凭借经验判断，这个模型的 设定是好的，应是非常满意的结果。准备将这 个计量结果用于经济结构分析和经济预测。 可是有人提出，这个回归结果可能是虚假的！ 可能只不过是一种“伪回归”！ 2 R I
“要千万小心” 这里用时间序列数据进行的回归，究竟是真回 归还是伪回归呢？为什么模型、样本、数据、 检验结果都很理想，却可能得到“伪回归”的 结果呢？
“要千万小心!” 这里用时间序列数据进行的回归，究竟是真回 归还是伪回归呢？为什么模型、样本、数据、 检验结果都很理想，却可能得到“伪回归”的 结果呢？
时间序列数据被广泛地运用于计量经济研究。 经典时间序列分析和回归分析有许多假定前 提，如序列的平稳性、正态性等。直接将经济 变量的时间序列数据用于建模分析，实际上隐 含了上述假定，在这些假定成立的条件下，据 此而进行的检验、F检验等才具有较高的可靠 度。 越来越多的经验证据表明，经济分析中所涉及 的大多数时间序列是非平稳的
时间序列数据被广泛地运用于计量经济研究。 经典时间序列分析和回归分析有许多假定前 提，如序列的平稳性、正态性等。直接将经济 变量的时间序列数据用于建模分析，实际上隐 含了上述假定，在这些假定成立的条件下，据 此而进行的t检验、F检验等才具有较高的可靠 度。 越来越多的经验证据表明，经济分析中所涉及 的大多数时间序列是非平稳的
问题： ●如果直接将非平稳时间序列当作平稳时间序列 来进行分析，会造成什么不良后果； ●如何判断一个时间序列是否为平稳序列； ●当我们在计量经济分析中涉及到非平稳时间序 列时，应作如何处理？
问题： ●如果直接将非平稳时间序列当作平稳时间序列 来进行分析，会造成什么不良后果； ●如何判断一个时间序列是否为平稳序列； ●当我们在计量经济分析中涉及到非平稳时间序 列时，应作如何处理？
第十章时问序列计量经济模型 本章主要讨论： 。时间序列的基本概念 时间序列平稳性的单位根检验 。协整
第十章 时间序列计量经济模型 本章主要讨论: l 时间序列的基本概念 l 时间序列平稳性的单位根检验 l 协整
第一节附间序列基本概念 8 本节基本内容： 。伪回归问题 ● 随机过程的概念 。时间序列的平稳性
第一节 时间序列基本概念 本节基本内容: ●伪回归问题 ●随机过程的概念 ●时间序列的平稳性
一、伪回归问题 传统计量经济学模型的假定条件：序列的平稳 性、正态性。 所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关 系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结 论。 20世纪70年代，grange、Newbold研究发现， 造成“伪回归”的根本原因在于时序序列变量的 非平稳性
一、伪回归问题 传统计量经济学模型的假定条件：序列的平稳 性、正态性。 所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关 系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结 论。 20世纪70年代，Grange、Newbold 研究发现， 造成“伪回归”的根本原因在于时序序列变量的 非平稳性