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文档简介
实验报告(二)误差修正模型(ECM)的建立与分析一、 单位根检验:1、绘制cons与GDP的时间序列图:从时间序列图中可以看出,cons与GDP随时间增加都呈上升趋势,表现出非平稳性。2、对cons进行单位根检验:先选择对原序列(level)进行单位根检验,根据cons与GDP的时间序列图的走势,选择trend and intercept的检验方法,在maximum lags中填写ADF检验方法的滞后期为0,从上表中可以看出,P值为0.9888,大于0.05的显著性水平,说明原序列是非平稳的。选择cons的一阶差分(1st)和trend and intercept,从上表中可以看出,经过一阶差分后,P值(=0.5099)仍然没有通过0.05的置信水平检验,说明是不平稳的,需要继续改进。再试用ADF检验,在滞后期(maximum lags)中填入8,选择一阶差分和trend and intercept,得出上表,可以看出P值=0.0801,大于0.05,没有通过0.05的置信水平检验,说明是不平稳的,需要继续改进。再试用ADF检验,在滞后期(maximum lags)中填入6,选择二阶差分和trend and intercept,得出上表,可以看出P值=0.0137,小于0.05,通过0.05的置信水平检验,说明是平稳的。3、对GDP进行单位根检验:先选择对原序列(level)进行单位根检验,根据cons与GDP的时间序列图的走势,选择trend and intercept的检验方法,在maximum lags中填写ADF检验方法的滞后期为0,从上表中可以看出,P值为1.0000,大于0.05的显著性水平,说明原序列是非平稳的。选择GDP的一阶差分(1st)和trend and intercept,从上表中可以看出,经过一阶差分后,P值(=0.5574)仍然没有通过0.05的置信水平检验,说明是不平稳的,需要继续改进。再试用ADF检验,在滞后期(maximum lags)中填入8,选择一阶差分和trend and intercept,得出上表,可以看出P值=0.1379,大于0.05,仍然没有通过5%的置信水平检验,说明是不平稳的,需要继续改进。选择二阶差分和trend and intercept,得出上表,可以看出P值=0.0029,小于0.05,通过5%的置信水平检验,表明在5%的显著性水平下可以拒绝原假设,进而认为GDP序列经过二阶差分后变为平稳序列。二、 格兰杰检验:表中原假设“GDP does not Granger Cause cons”意为GDP不是引起cons变化的Granger原因,P值=0.0254,小于0.05的显著性水平,故接受肯定假设。最后结论:GDP是引起消费变化的原因。三、 协整检验:将cons和GDP进行回归,得出上表,模型拟合优度很高R-squared=0.988581,D.W检验没有通过,模型存在正自相关,则模型如用预测会不可靠。对resid进行平稳性检验,提取残差项,对res原序列(level)进行ADF检验,得出res是I(0)平稳过程,cons与GDP序列是协整的。(置信水平为5%)由于cons与GDP具有协整关系,故可建立ECM模型。在主命令窗口输入:LS log(cons)c log(cons(-1)log(GDP)log(GDP(-1)结果如上图所示。模型表达式为:ln(const)=-0.04987+0.90948ln(GDP1)+0.8548ln(const-1)-0.7841ln(GDPt-1)+et其中R-aquared=0.9996,Adjusted R-squared=0.9995,F=19605.54由于cons与GDP具有协整关系,故可建立ECM模型。在主命令窗口输入:LS log(cons)c log(cons(-1)log(GDP)log(GDP(-1)结果如上图所示。模型表达式为:ln(const)=0.04987+0.90948ln(GDP1)+0.8548ln(const-1)-0.7841ln(GDPt-1)+et其中R-aquared=0.9996,Adjusted R-square
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