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第七
时间序列分析
Zine Series /ha
中
CUFE
引言
大多数经济数据特别是宏观经济数据为时间序列数据
所以对时间序列进行计量经济学分析在计量经济学中占有十
分重要地位。
时间序列变量与横截面变量在性质上有很大不同。比如,
对于两个没有任何关系的时间序列变量,如果用传统的估计
方法将其中之一对另一变量进行回归,往往都能得到从统计
数据来看较好的拟合结果,这就是所谓的“谬误回归”或
伪回归”( spurous regression)问题。所以通过对时间序
列的样本值的分析来估计产生这个时间序列样本的随机过程
的性质,对回归分析是十分重要的
时间序列分析中用到的一些基本概念,以
使物生对这一领域的研究有一个初步的了解。为进一步的
学习和研究打下棒
中
CUFE
中中中生于
时阆净列含折
Time Series Analysis
第一节时间序列分析的基本概念
第二节平稳性检驗
草节协蓬
中
CUFE
第一节、时间库列分析的基攏念
经济分析通常假定所研究的经济理论中涉及的变量之
间存在着长期均衡关系。按照这一假定,在估计这些长期
关系时,计量经济分析假定所涉及的变量的均值和方差是
常数,不随时间而变。
然而经验研究表明,在大多数情况下,时间序列变量
并不满足这一假设。因此,以这种假设为基础的估计方法
所给出的经典t检验和检验,会给出产生误导作用的结果,
也就是所谓的“伪回归”问题( spurious’ regression
problem)
为解决这类问题,研究人员提出了不少对传统估计方
去的改进建议≤其中最重要的两项是:对变量的非平稳性
non-stationarit的系统性检验和协整( cointegration)。中
CUFE
协整( cointegration)
协整分析被认为是上世纪八十年代中期以来计
量经济学领域最具革命性的进展。
简单地说,协整分析涉及的是一组变量,它们各
自都是不平稳的(含义是随时间的推移而上行或下
行),但它们一起漂移。这种变量的共同漂移使得这
些变量之间存在长期的线性关系,因而使人们能够研
究经济变量闻的长期均衡关系。如果这些长时间内的
线性关系不成,则对应的变量被称为是“非协整的”
(nonintegrated)
中
CUFE
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