当代计量经济模型体系.ppt

当代计量经济模型体系 当 代 计 量 经 济 模 型 体 系 中国能源消费（万吨标准煤 ）与GDP（万亿元）关系研 究（19802006） 1 1单方程回归模型单方程回归模型 19991999年度中国宏年度中国宏观经济计观经济计观经济计观经济计 量模型框量模型框图图图图（中国社会科学院数技（中国社会科学院数技经经经经研究所研究所 ） 2 2联立方程模型联立方程模型 George Box 刁锦寰刁锦寰（G. C. G. C. TiaoTiao） 3ARIMA模型、SARIMA模型、组合模型 分析时间序列的两个基本手段：（分析时间序列的两个基本手段：（1 1）自相关和偏自相关函数，（）自相关和偏自相关函数，（2 2）谱图）谱图 。 月度数据（yt，单位：亿元）曲线图 对数的月度数据（Lnyt）曲线图 （1 1）案例：）案例：SARIMASARIMA模型（北京市社会商品零售额月度模型（北京市社会商品零售额月度 数据建模，数据建模，1978:11989:121978:11989:12） 12 Lnyt的相关图（下）和偏相关图（上） （2 2）中国城镇人口政策对城镇人口数序列的冲击（）中国城镇人口政策对城镇人口数序列的冲击（19491949 20052005 ） （3）回归与回归与ARIMAARIMA组合（组合（RegARIMARegARIMA）模型 ）模型 4 4面板数据模型、状态空间模型 面板数据示意图面板数据示意图 萧政（Cheng HsiaoCheng Hsiao） ） Jerry A. Jerry A. HausmanHausman 面板数据模型的检验方法面板数据模型的检验方法 面板数据的单位根检验（相同根情形） 1Quah检验（1990） 2LL（Levin-Lin）检验（1992） 3LLC（Levin-Lin-Chu）检验（2002） 4Breitung检验（2002） 5Hadri检验 6Abuaf-Jorion检验（1990），Jorion-Sweeney检验（1996） 7Bai-Ng检验（2001），Moon-Perron检验（2002） 8IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（1997,2002） 面板数据的单位根检验（不同根情形） 9MW（Maddala-Wu）检验（1997） 10崔仁（In Choi）检验（2001） 11Vanessa（Vanessa et al.）检验（2004） 12Taylor-Sarno检验（1998） 面板数据的协积（协整）检验 Pedroni 协积检验：以Engle-Granger协积检验方法为基础构造检验统 计量，标准化以后渐近服从标准正态分布。（1999, 2004） Kao协积检验：以Engle-Granger协积检验方法为基础构造检验统计量 ，标准化以后渐近服从标准正态分布。（1999） Fisher 个体联合协积检验（combined individual test）：用个体的协积 检验值构造一个服从2分布的累加统计量检验面板数据的协积性。 (Maddala and Wu 1999) 状态空间模型状态空间模型 5 5分位数回归模型（分位数回归模型（含含中位数回归模型）中位数回归模型） 分分 位位 数数 回回 归归 结结 果果 随着市场经济体制的不断深化和完善，这种模型的用途将越来越广泛随着市场经济体制的不断深化和完善，这种模型的用途将越来越广泛 。 6离散因变变量模型（discrete dependent variable modeldiscrete dependent variable model） （线线性概率模型、Probit模型、logit模型、Tobit模型、有序因变变量模型 计计数模型） 7受限因变变量模型（limited dependent variable modellimited dependent variable model） （删删失（censored）、断尾（truncated）模型） （1 1）线性概率模型）线性概率模型 （2）LogitLogit模型、模型、ProbitProbit模型模型（离散 离散选择选择选择选择 模型模型） LogitLogit模型、模型、ProbitProbit模型模型（离散离散选择选择选择选择 模型模型） Logit 模型估计值与潜变量散点图 案例：天津市农户劳动力的非农业就业模型（750户）。 受教育程度等对劳动力的非农业就业有非常明显的作用 7 7受限因变量模型受限因变量模型 删失回归、断尾回归与删失回归、断尾回归与OLSOLS回归线的比较回归线的比较 原始数据原始数据 断尾数据（负值删除）断尾数据（负值删除） 删失数据（负值都改为零）删失数据（负值都改为零） 7 7受限因变量模型受限因变量模型 范剑青、姚琦伟著，陈敏译，范剑青、姚琦伟著，陈敏译， 非线性时间序列非线性时间序列建模、预报及应用，高等教育出版社，建模、预报及应用，高等教育出版社，20052005。 8非线线性时间时间 序列模型 （广义义自回归归、双线线性、门门限自回归归、平滑转转移模型） 案例：2005年8月302007年4月30日407天人民币币元兑兑美元序列的门门限模型 日元兑美元汇率差分序列（收益）D(JPY) 高峰厚尾分布特征示意图 高峰厚尾分布曲线 正态分布曲线 9 9二阶矩模型（二阶矩模型（ARCHARCH、GARCHGARCH、随机波动模型）与持续期模型、随机波动模型）与持续期模型 9 9二阶矩模型二阶矩模型（ARCHARCH、GARCHGARCH、SVSV）与）与持续期模型持续期模型 9 9二阶矩模型二阶矩模型（ARCHARCH、GARCHGARCH、SVSV）与）与持续期模型持续期模型 案例：上证案例：上证A A股和股和B B股股指的关系研究股股指的关系研究 案例：上证案例：上证A A股和股和B B股股指的关系研究股股指的关系研究 案例：上证案例：上证A A股和股和B B股股指的关系研究股股指的关系研究 上证上证A A股和股和B B股股指之间还存股股指之间还存 在在GARCH-MGARCH-M效应。最终选定效应。最终选定 的是的是EGARCH-MEGARCH-M模型。模型。 阈值模型估计结果阈值模型估计结果 9 9二阶矩模型二阶矩模型（ARCHARCH、GARCHGARCH、SVSV）与）与持续期模型持续期模型 9 9二阶矩模型二阶矩模型（ARCHARCH、GARCHGARCH、SVSV）与）与持续期模型持续期模型 1010向量向量ARIMAARIMA模型、向量自回归模型与向量误差修正模型模型、向量自回归模型与向量误差修正模型 向量自回归模型与向量误差修正模型 向量自回归（VAR）模型定义 案例：上海证券交易所上证指数和 股票交易总成交量关系研究 上海证券交易所上证指数和股票交易总成交量序列图 VAR的预测非常准确 7期VAR的预测结果 VARVAR的平稳性分析的平稳性分析 2期VAR的特征根 7期VAR的特征根 VAR模型稳定的一种判别条件是，特征方程 | 1 - I | = 0的根都必须 在单位圆以内。 检验结果如下： GrangerGranger非因果性非因果性检验检验检验检验 对数的上证指数是其对数的总成交量的对数的上证指数是其对数的总成交量的GrangerGranger原因；但对数的总成交量原因；但对数的总成交量 不是对数的上证指数的不是对数的上证指数的GrangerGranger原因。原因。 其中滞后20期的输出结果: VARVAR的脉冲响应分析的脉冲响应分析 DLOG(SHP) 和 DLOG(SHQ) VAR(3)的脉冲响应 VARVAR的方差分解的方差分解 DLOG(SHP) 和 DLOG(SHQ) VAR(3)的方差分解 上证指数总成交量增长率几乎对上证股指价格增长率的预测无任何影响。反之影响也很小上证指数总成交量增长率几乎对上证股指价格增长率的预测无任何影响。反之影响也很小 。 VAR的协积检验 向量误差修正模型（VEC模型） VAR(2)基础上的VEC模型 VAR(6)VAR(6)基础上的基础上的VECVEC模型模型 11时间时间 序列的成分分解模型 2020世纪上半叶美国统计学家世纪上半叶美国统计学家W. C. MitchellW. C. Mitchell（19131913年）和年）和F. C. MillsF. C. Mills（19241924）的思想。）的思想。 为什么要对经济序列进行季节调整？为什么要对经济序列进行季节调整？ 1212时间序列的季节调整：时间序列的季节调整： X-13A-S X-13A-S、NBS-SANBS-SA、TRAMO/SEATSTRAMO/SEATS 为什么要对经济序列进行季节调整？为什么要对经济序列进行季节调整？ 1212时间序列的季节调整：时间序列的季节调整： X-13A-S X-13A-S、NBS-SANBS-SA、TRAMO/SEATSTRAMO/SEATS 为什么要对经济序列进行季节调整？为什么要对经济序列进行季节调整？ 1212时间序列的季节调整：时间序列的季节调整： X-13A-S X-13A-S、NBS-SANBS-SA、TRAMO/SEATSTRAMO/SEATS 为什么要对经济序列进行季节调整？为什么要对经济序列进行季节调整？ 1212时间序列的季节调整：时间序列的季节调整： X-13A-S X-13A-S、NBS-SANBS-SA、TRAMO/SEATSTRAMO/SEATS 中国中国已已结束不生产环比数据的历史！结束不生产环比数据的历史！ 1212时间序列的季节调整：时间序列的季节调整：X-13A-SX-13A-S、NBS-SANBS-SA、TRAMO/SEATSTRAMO/SEATS （3 3）季节调整原理季节调整原理 1212时间序列的季节调整：时间序列的季节调整： X-13A-S X-13A-S、NBS-SANBS-SA、TRAMO/SEATSTRAMO/SEATS （4 4）中国主要固定、移动假日效应的处理）中国主要固定、移动假日效应的处理 （4 4）中国主要固定、移动假日效应的处理）中国主要固定、移动假日效应的处理 （4 4）中国主要固定、移动假日效应的处理）中国主要固定、移动假日效应的处理 春节春节 国庆节国庆节 国庆节国庆节 春节春节 单位根检验单位根检验 Peter C B Phillips Peter C B Phillips 四种典型的随机过程四种典型的随机过程 单位根检验单位根检验 （模拟4万次） 单位根研究中我们的创新单位根研究中我们的创新 F F统计统计 量分布的蒙特卡量分布的蒙特卡罗罗模模拟拟 单位根研究中我们的创新单位根研究中我们的创新 案例：421天的深证成指序列的单位根检验 案例：421天的深证证成指序列的单单位根检验检验 用此程序计算用此程序计算F F 统计量统计量 ，但不应看此概率。，但不应看此概率。 案例：421天的深证证成指序列的单单位根检验检验 结构突变序列的单位