西南财经大学出版社：《计量经济学》课程教学资源（PPT课件讲稿）第十章 时间序列计量经济模型

omet 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

omet 吼引子: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

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

omet 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=17444+0.96721 t=(7.481)(119.87) R2=0.9941DW=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 = (-7.481) (119.87) E I I E

omet 从回归结果来看,R2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”!

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

omet “要千万小心!” 这里用时间序列数据进行的回归,究竞是真回 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？

omet 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

omet 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？

omet 第十章肘间序列计量经济模型 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: ⚫ 时间序列的基本概念 ⚫ 时间序列平稳性的单位根检验 ⚫ 协整

omet 第一节附间序列基本概念 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

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

omet 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, 9 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