东北师范大学：时间序列分析（PPT讲稿，主讲：滕建州）

时间序列分析 经济学院学术午餐会系列讲座2 主讲人 滕建州

时间序列分析 经济学院学术午餐会系列讲座2 主讲人 滕建州

主要内容 绪论 二、基础理论篇 三、基本应用篇

主要内容 一、绪论 二、基础理论篇 三、基本应用篇

绪论 11什么是时间序列模型 12时间序列分析在经济分 析中的作用 13时间序列分析简明发展 史

1.1 什么是时间序列模型 1.2 时间序列分析在经济分 析中的作用 1.3 时间序列分析简明发展 史

与计量经济模型比较来说明其特征 1比较 观察计量经济标准模型 C1=a+B+1,(t=1,2,…,T 凯恩斯消费函数 此式已经给出了研究所涉及的变量,并明确了变 量间的关系,称之为模型定式( model specitication 利用观察到的数据可以运用最小二乘法得到 参数C,的估计

 1.1 比较  观察计量经济标准模型  凯恩斯消费函数  此式已经给出了研究所涉及的变量，并明确了变 量间的关系，称之为模型定式(model specification) 利用观察到的数据可以运用最小二乘法得到 参数 的估计 ,( 1,2, , ) C Y t T t t t = + + =     

时序列模型关于消费的分析如下 C=a+BC11+B2C2+.+PpCi-p+e 1.2 °注:B是待估计参数,其它的与式 (11)相同 ●此式是单变量时间序列自回归模型,在时 间序列分析中具有中心作用,简称 AR( Autoregression Model)模型 ●意义,若第t期消费发生变化,则Ct+1,及 后面的都将受到影响而发生变化

时序列模型关于消费的分析如下 （1.2） 注： 是待估计参数， 其它的与式 （1.1）相同 此式是单变量时间序列自回归模型，在时 间序列分析中具有中心作用，简称 AR(Autoregression Model)模型 意义， 若第t期消费发生变化，则Ct+1,及 后面的都将受到影响而发生变化 C C C C t t t p t p t = + + + + +      1 1 2 2 − − − i

像这样,表达不同时间变量间的影响关系 的模型成为时间序列模型,加入误差项意 味着上述关系并不严格成立,具有一定的 误差 ●参数的估计方法为OLS 模型的关键是之后阶数的确定,不能通过 研究的主观判断,而应该依据客观的统计 方法加以分析,称之为定阶

像这样，表达不同时间变量间的影响关系 的模型成为时间序列模型，加入误差项意 味着上述关系并不严格成立，具有一定的 误差 参数的估计方法为 OLS 模型的关键是之后阶数的确定，不能通过 研究的主观判断，而应该依据客观的统计 方法加以分析，称之为定阶

式(1.1)与式(1,2)区别 ●三个方面 1.前者在解释〔时候用到了其它变量(如 Yt),而后者主要用到了被解释变量的过 去实现值 °2.前者是同期关系,而后者用到了过去值 来解释现在。 °3,在经济建模时,前者是在依据经济理论 的基础上加上研究者的主观判断;而后者 则是客观确定的

式（1.1）与式（1.2）区别 三个方面 1. 前者在解释Ct时候用到了其它变量（如 Yt），而后者主要用到了被解释变量的过 去实现值。 2. 前者是同期关系，而后者用到了过去值 来解释现在。 3. 在经济建模时，前者是在依据经济理论 的基础上加上研究者的主观判断；而后者 则是客观确定的

扩展 动态计量疫济学 与 多变量时们序列鬯

扩展 动态计量经济学 与 多变量时间序列模型

动态计量经济模 进一步考虑时间变化对经济变量变动 的影响,对式(11)进行如下扩展, C,=+1+y(×56(13 像这样加入被解释变量的过去实现 值的情形,称之为动态计量经济模

动态计量经济模型 进一步考虑时间变化对经济 变量 变动 的影响，对式（1.1）进行如下扩展，  （1.3） 像这样加入被解释变量的过去实现 值的情形，称之为动态计量经济模 型 C Y C t t t t = + + +     −1

另一方面 c为了考虑其它变量对于所研究变量的 影响,可以对式(1.2)作如下扩展 Y=a1+a2y2+a2y1+…+an +6 C+b, Ci2+b3Ci-3+.+b,Cl-p+e C=Y1+12x=2+y=1+…+fYn +dC-+d,Ci-2+d3C1-3+,, +d c-p+a2 4

另一方面 为了考虑其它变量对于所研究变量的 影响，可以对式(1.2)作如下扩展  （1.4） 1 1 2 2 3 1 1 1 2 2 3 3 1 t t t t p t p t t t p t p t Y a Y a Y a Y a Y bC b C b C b C  − − − − − − − − = + + + + + + + + + + 1 1 2 2 3 1 1 1 2 2 3 3 2 t t t t p t p t t t p t p t C f Y f Y f Y f Y d C d C d C d C  − − − − − − − − = + + + + + + + + + +