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时间序列的平稳性及其检验PPT课件.pptx
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时间序列的平稳性及其检验PPT课件.pptx
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一、问题的引出:非平稳变量与经典
回归模型
第
1
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页
⒈
常见的数据类型
到目前为止,
经典计量经济模型
常用到的数据有:
时间序列数据
(
time-se
ries data)
;
截面数据
(
cr
oss
-sectional data)
平行
/
面板数据
(
panel data/time-se
ries cr
oss-
section data)
★
时间序列数据
是最常见,也是最
常用到的数据
。
第
2
页
/
共
75
页
⒉
经典回归模型与数据的
平稳性
经典回归分析
暗含着一个重要假
设:
数据是平稳的
。
数据非平稳
,
大样本下的统计推
断基础——“一
致性”
要求——被破
怀。
经典回归分析
的假设之一:解释
变量
X
是非随机变量
放宽该假设:
X
是随机变量,则需进
一步要求:
(1)X
与随机扰动项 不相关∶
Cov(X,
)=0
依概率收敛:
(2)
第
3
页
/
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75
页
n
X
X
i
/
)
(
2
Q
n
X
X
P
i
n
)
/
)
(
(
2
l
i
m
第(
2
)条是为了
满足统计推断中
大样本下的“一致
性”特性:
第(
1
)条是
OLS
估计的需要
▲
如果
X
是非平稳数据
(如表现出向上的
趋势),
则(
2
)不成立,回归
估计量不满足“
一致性”,基
于大样本的统计推
断也就遇到麻烦。
因
此:
注意:
在双变
量模型中:
第
4
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/
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页
)
ˆ
(
l
i
m
n
P
n
x
n
u
x
x
u
x
i
i
i
i
i
i
/
/
ˆ
2
2
Q
n
x
P
n
u
x
P
P
i
i
i
n
0
/
l
i
m
/
l
i
m
ˆ
l
i
m
2
表现在
:
两个本来没有任何因果
关系的变量,
却有很高的相关
性
(有较高的
R
2
)
:
例如:
如果有两列时间
序列数据表现出
一致的
变化趋势(非平
稳的),即使它
们没有任何有意义
的关系,但进行
回归也可表现出
较高的可决系数。
在现实经济生活中
:
情况往往是
实际的时
间序列数据是非平
稳的
,而
且主要的经济变
量如消费、收入
、价格往往表现为
一致的上升或下
降。这样,
仍然
通过经典的因果
关
系模型进行分析
,一般不会得到
有意义的结果。
⒊
数据非平稳,往
往导致出现“虚假回归”
问题
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剩余63页未读,
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