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1、计量经济学第九章 时间序列结构模型课件 第九章 结构型时间序列模型 时间序列回归模型分类： 1.不含外生变量的非结构型模型，包括单方程模型（如arma模型）和多方程模型（如向量自回归模型，var） 2.传统的结构模型，包括含有外生变量的单方程回归模型（如确定性趋势或季节模型、静态模型、分布滞后模型、自回归分布滞后模型等）和联立方程模型 3.协整和误差修正模型等现代时间序列模型 第二、三类模型反统称为结构型时间序列模型。本章将对最基本的几种结构型时间序列模型进行简要介绍。 第一节 确定性趋势与季节模型 确定性趋势与季节模型将经济变量看作是时间的某种函数，用于描述时间序列观测值的长期趋势特征和周期

2、性变动特征。其中的自变量是确定性的时间变量t或反映季节的虚拟变量。 由于自变量是非随机变量，自然是严格外生的，所以不涉及诸如非平稳性、高度持久等问题，一般可以如同横截面数据一样，直接使用经典线性模型的回归分析方法。 一、确定性趋势模型 （一）种类 按照因变量y与时间t的关系不同，常用的确定性趋势模型主要有以下三类： 1. 线性趋势模型 yt?0?1t?ut （9.1） 当时间序列的逐期增长量（即一阶一次差分?yt?yt?yt?1）大体相同时，可以考虑拟合直线趋势方程。 2. 曲线趋势模型 yt?0?1t?2t2?ktk?ut （9.2） 若逐期增长量的逐期增长量（二阶一次差分?2yt?yt?y

3、t?1）大致相同，可拟合二次曲线yt?0?1t?2t2?ut。 类似地，如果事物发展趋势有两个拐点，可以拟合三次曲线 yt?0?1t?2t2?3t3?ut。其他更高次的曲线趋势比较少用。 3. 指数曲线模型 yt?0?1teut （9.3） 或 ln(yt)?ln?0?(ln?1)t?ut 指数曲线的特点是各期的环比增长速度大体相同（即自然对数的一阶一次差分?yt/yt?1?lnyt?lnyt?1基本为常数），时间序列的逐期观测值大致按一定的百分比递增或衰减。 为了更好地表现事物发展的特征，我们还可以给指数曲线设置发展的上限或下限（渐进线）。常用的带渐进线的指数曲线有以下几种： （1）修正指数曲线模型 yt?k?0?1teut，k0，?00 ，0?1?1 (9.4) （2）龚伯兹（gompertz）曲线模型 yt?k?0?1eut，k0，0?01，0?11 (9.5) （3）逻辑斯蒂（logistic）曲线模型 yt?1k?0?etut1t，k0，?00，0?11 (9.6) （二）模型选择标准 如果对同一时间

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