协整与误差修正模型

协整与误差修正模型Tag内容描述：<p>1、3.2 时间序列的协整检验 与误差修正模型 一、长期均衡关系与协整 二、协整的E-G检验 三、协整的JJ检验 四、关于均衡与协整关系的讨论 五、结构变化时间序列的协整检验 六、误差修正模型 一、长期均衡与协整分析 Equilibrium and Cointegration 1、问题的提出 经典回归模型（classical regression model）是建立在 平稳数据变量基础上的，对于非平稳变量，不能使用经典 回归模型，否则会出现虚假回归等诸多问题。 由于许多经济变量是非平稳的，这就给经典的回归分析方 法带来了很大限制。 但是，如果变量之间有着长期的稳定关系，即它们之。</p><p>2、第2章 协整与误差修正模型,(file:5copper-daily),T = 50、100、500条件下随机游走过程对应的自相关函数图,k,图 t(98)分布和虚假回归条件下的t分布,（spurious-t-distribution）,2.2 时间序列的协整关系,2.2 时间序列的协整关系,2.2 时间序列的协整关系,2.2 时间序列的协整关系,2.3 单方程误差修正模型,2.3 单方程误差修正模型,2.3 单方程误差修正模型,1. 平稳变量情形,2.3 单方程误差修正模型,2. 非平稳变量情形,2.3 单方程误差修正模型,2.3 单方程误差修正模型,2.3 单方程误差修正模型,2.3 单方程误差修正模型,2.3 单方程误差修正模型,2.。</p><p>3、实验三 协整与误差修正模型 一 实验项目 协整与误差修正模型 二 实验目的 1 准确掌握单位根检验方程的形式和检验原理 2 准确掌握单整 协整和误差修正模型的概念和形式 3 学会用单位根检验方法对样本序列之间的短期。</p><p>4、第五章协整与误差修正模型本章主要教学内容 第一节变量的协整关系与协整检验第二节误差修正模型 第一节变量的协整关系与协整检验关注两个变量 时间序列 间的关系 若两个序列均为平稳序列 则可采用格兰杰因果检验 对非平稳序列不能采用格兰杰因果检验 通常的回归分析方法可能产生虚假回归 虚假回归 y与x相互独立 没有关系 但回归模型可以通过t检验与F检验 此时 随机误差项序列不是一个白噪声过程 很多经济或金融。</p><p>5、9.3协整与误差修正模型,一、长期均衡关系与协整二、协整检验三、误差修正模型,一、长期均衡关系与协整,0、问题的提出,经典回归模型（classicalregressionmodel）是建立在稳定数据变量基础上的，对于非稳定变量，不能使用经典回归模型，否则会出现虚假回归等诸多问题。由于许多经济变量是非稳定的，这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。但是，如果变量之间有着长期的稳定关系，即它们之间是协。</p><p>6、9.3协整和误差修正模型：1 .长期均衡关系与协整；2.协整检验；3.纠错模型；1.长期均衡关系与协整；0.经典回归模型基于稳定的数据变量；对于不稳定的变量，不能使用它，否则会出现许多问题，如假回归。由于许多经济变量是不稳定的，这给经典回归分析方法带来了很大的局限性。但是，如果变量之间存在长期稳定的关系，即它们是协整的，那么可以用经典的回归模型方法建立回归模型。例如，在中国居民人均消费水平和人均。</p><p>7、7.3 协整与误差修正模型,一、长期均衡关系与协整 二、协整检验 三、误差修正模型,一、长期均衡关系与协整,问题的提出,经典回归模型（classical regression model）是建立在稳定数据变量基础上的，对于非稳定变量，不能使用经典回归模型，否则会出现虚假回归等诸多问题。 由于许多经济变量是非稳定的，这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。 但是，如果变量之间有着长期的稳定关系，即它。</p>