金融计量学0375D卷

1、装 订 线诚实考试吾心不虚 ，公平竞争方显实力，考试失败尚有机会 ，考试舞弊前功尽弃。上海财经大学 金融计量学 课程考试卷（D）闭卷课程代码 100098 课程序号 0375 2009 2010 学年第 一 学期姓名 学号 班级 题号一二三四五六七八总分得分得分一、名词解释 (每小题5分，共计10分) 1 最小二乘法（OLS）2 异方差性（Heteroskedasticity）得分二、计量和分析(每小题15分，共计60分)1数据文件shareprice.csv是上海证券交易所的A股指数和B股指数，利用这些数据对两市的股指关系进行研究。（1）对文件内变量作描述性统计分析并简单解释结果。(1) 解

2、释偏度和峰度 和JB统计量 正态性偏度为正 右偏 为负 左偏峰度 大于3 peak at mean fatter tails 小于3 均值矮 thinner tailsThe skewness is positive, so the distribution is right skewness. Kurtosis is less than 3, so the distribution isnt peak at mean and has thinner tails. Because the probability is less than 0.05, so we reject H0 at 5%

3、significance level, which mean the distribution is not normal.The skewness is positive, so the distribution is right skewness. Kurtosis is less than 3, so the distribution isnt peak at mean and has thinner tails. Because the probability is less than 0.05, so we reject H0 at 5% significance level, wh

4、ich mean the distribution is not normal.（2）对SHB（上海B股指数）和SHA（上海A股指数）两组数据，以SHA为自变量SHB为因变量建模并解释结果。检验Shb和Sha是否是平稳的（Unit root test） 结论是两个变量同阶单整，都为1阶平稳Quick Estimate equation Shb c ShaProcess, Make residual series，unit root test, level得到在5%显著性水平上，残差项平稳，所以两个变量协整于是OLS模型可以建立，得Shb c Sha,VariableCoefficientStd

5、. Errort-StatisticProb. C34.033762.75582512.349750.0000SHA0.0591860.00066389.233990.0000R-squared0.985397 Mean dependent var275.6019Adjusted R-squared0.985274 S.D. dependent var46.55773S.E. of regression5.649899 Akaike info criterion6.317678Sum squared resid3766.720 Schwarz criterion6.364137Log like

6、lihood-377.0607 F-statistic7962.704Durbin-Watson stat0.343776 Prob(F-statistic)0.000000SHB = 34.03376311 + 0.05918556769*SHA（3）可能的话再做Granger因果检验并进一步解释结果。建议最大滞后五阶。由2知，两序列协整，可以进行格兰杰因果检验将sha,shb open as group, view, Granger CausalityPairwise Granger Causality TestsDate: 01/05/10 Time: 13:57Sample: 1 12

7、0Lags: 1 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability SHA does not Granger Cause SHB119 6.62241 0.01133 SHB does not Granger Cause SHA 2.12038 0.14805B股不是A股的格兰杰原因A股是B股的格兰杰原因Pairwise Granger Causality TestsDate: 01/05/10 Time: 13:59Sample: 1 120Lags: 2 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability SHA does

8、not Granger Cause SHB118 3.81002 0.02505 SHB does not Granger Cause SHA 1.46540 0.23534B股不是A股的格兰杰原因A股是B股的格兰杰原因Pairwise Granger Causality TestsDate: 01/05/10 Time: 14:00Sample: 1 120Lags: 3 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability SHA does not Granger Cause SHB117 2.52353 0.06142 SHB does not Grange

9、r Cause SHA 1.23231 0.30150两者没有关系Pairwise Granger Causality TestsDate: 01/05/10 Time: 14:01Sample: 1 120Lags: 4 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability SHA does not Granger Cause SHB116 2.93480 0.02398 SHB does not Granger Cause SHA 2.03984 0.09395A股是B股的格兰杰原因B股在10%的显著性水平上，是A股的格兰杰原因。Pairwise Grange

10、r Causality TestsDate: 01/05/10 Time: 14:02Sample: 1 120Lags: 5 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability SHA does not Granger Cause SHB115 3.16705 0.01058 SHB does not Granger Cause SHA 2.80106 0.02051两者有双向关系（请写出必要的操作步骤）220世纪90年代前的中国仍然处于卖方市场，虽然居民收入水平增幅较大，但商品供给有限， 而且当时的利息率较高， 因而居民收入更加倾向于储蓄增值而不是立即消费。

11、.随着国有企业体制改革的推进和大量非国有企业的兴起并日益壮大，商品市场日益繁荣。商品品种更加丰富，使得居民收入用于消费的部分增加。利用data.xls中的有关数据建立居民的收入消费模型：，其中cs=当年居民消费额/当年居民消费价格指数；inc=（1-宏观税率）*当年GDP/当年居民消费价格指数；宏观税率=当年税收总额/当年GDP。（1）估计模型的系数，并解释模型的经济含义。VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C414.8853116.22793.5695860.0016INC0.5138590.01031449.823460.0000R-

12、squared0.990820 Mean dependent var5448.319Adjusted R-squared0.990421 S.D. dependent var2935.900S.E. of regression287.3494 Akaike info criterion14.23589Sum squared resid1899103. Schwarz criterion14.33340Log likelihood-175.9487 F-statistic2482.377Durbin-Watson stat0.369289 Prob(F-statistic)0.000000CS

13、= 414.8853448 + 0.513859211*INC经济含义是收入每增加1人民币，消费将增加0.51人民币（2）检验以上模型在1994年是否发生了结构性变化，具体是什么样的变化？周氏检验是对回归进行检验Chow Breakpoint Test: 1994 F-statistic7.946647 Probability0.002694Log likelihood ratio14.08768 Probability0.000873Reject null hypothesis on the 1% confidence level which means that it has struct

14、ure breakpoint in 1994.为了检验结构性变化的具体调整，引入虚拟变量dum,generate series dum=0, 并将1994年后的数据改为1建立回归，cs c inc dum dum*incVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C435.0312161.18812.6989040.0134INC0.5176380.02501720.691770.0000DUM-1859.922499.4870-3.7236660.0013DUM*INC0.1031800.0377762.7313690.0125R-square

15、d0.994775 Mean dependent var5448.319Adjusted R-squared0.994028 S.D. dependent var2935.900S.E. of regression226.8823 Akaike info criterion13.83239Sum squared resid1080987. Schwarz criterion14.02741Log likelihood-168.9048 F-statistic1332.588Durbin-Watson stat0.721756 Prob(F-statistic)0.000000CS = 435.

16、0311741 + 0.5176376223*INC - 1859.922442*DUM + 0.1031797352*(DUM*INC)要判断dum和dum*inc的系数是否为0如果不为0则说明有变化 只有要一个是显著的就说是breakpoint加法 直接把dum加到后面 检验截距乘法 检验斜率 于是我们发现斜率增加了0.1，而截距减少了1860，这可以说明人们的消费倾向增加了。（请写出必要的操作步骤）3为了研究货币供应量和利率的变动对经济波动的长期影响和短期影响及其贡献度，mp.xls中的我国1995年1季度2007年4季度的季度数据建立VAR模型。其中gdp为经过季节调整的实际GDP，m

17、1为经过季节调整的实际M1，rr为实际利率。（提示，对gdp和m1数据先进行对数化，再对3个序列进行必要的检验）（1）建立gdp，m1和rr的VAR(2)模型，写出这一模型的三个方程，三个方程的拟合优度各是多少？VAR建立之前要进行平稳性检验 季节 unit root test用2阶都不平稳要进行差分 dlggdp dlgm1 drr， 如果差分还不平稳就再差分，直到平稳为止只有平稳了才可以OPEN as VAR !看趋势和截距，dlggdp为有趋势和截距，dlgm1和drr都是只有截距，水平2阶平稳Open as VAR, 1 2，得，DLGGDP = 0.8844209532*DLGGDP

18、(-1) - 0.14758125*DLGGDP(-2) + 0.01655777369*DLGM1(-1) - 0.0797026685*DLGM1(-2) - 0.0004513196618*DRR(-1) + 1.493393502e-05*DRR(-2) + 0.008854969119DLGM1 = - 0.7555437947*DLGGDP(-1) + 0.2713103819*DLGGDP(-2) + 1.159965246*DLGM1(-1) - 0.6851851794*DLGM1(-2) - 0.0007865901661*DRR(-1) - 0.001661431906*

19、DRR(-2) + 0.03044628318DRR = - 66.85890473*DLGGDP(-1) + 75.14757997*DLGGDP(-2) + 30.12764628*DLGM1(-1) - 37.96266629*DLGM1(-2) + 0.3244364347*DRR(-1) + 0.03023978828*DRR(-2) + 0.03695349548其中，DLGGDPDLGM1DRRAdj. R-squared 0.633054 0.758384 0.230381相对来说，DRR的拟合优度较差（2）根据AIC准则，获得VAR模型的最优滞后阶数（最多滞后8阶）12345

20、678AIC -12.3002-13.0804-13.1743-13.2527-13.4471-13.6141-13.7953-13.8794选最小的，8阶为最优滞后阶数（3）利用（2）中获得的模型，进行脉冲响应分析，给出m1发生一个标准差冲击后三个序列的响应图（响应顺序为m1 rr gdp）第一个为给谁冲击第三个为响应顺序注意，响应顺序为m1, rr, gdp，那open as var的时候也按这个顺序来,这样响应顺序就不用调整了，才可能正确open as var lag interval 1 8View Impulse-Var Decomposition,Innovations to: d

21、lgm1（给谁冲击）Periods的数目会给出（请写出必要的操作步骤）4数据文件sales.xls是钢铁行业及其主要的下游行业的销售收入数据（已经过了季节处理），研究这5个变量是否存在长期均衡关系：（1）对5个序列进行ADF平稳性检验；结果能够满足Johansen协整检验吗？View Unit Root Test, 经检验全为1阶单整，所以可以满足Johansen协整检验。（2）（1）的结果如果满足请进行Johansen检验（建议滞后阶数2阶）；是否存在协整检验关系？Open as group View Cointegration testLag interval 1 2, Likelihood5 Percent1 PercentHypothesizedEigenvalueRatioCritical ValueCritical ValueNo. of CE(s) 0.675404 110.2731 68.52 76.07 None * 0.549