eviews第三讲：误差修正模型.ppt

1、误差修正模型,Error Correction Model，简记为ECM,是一种具有特定形式的计量经济学模型 产生原因:经济数据一般情况下都是非平稳的，对于非稳定时间序列，可通过差分的方法将其化为稳定序列，然后才可建立经典的回归分析模型。,误差修正模型建立的作用 为了增强模型的精度，将协整回归中的误差项et看做均衡误差，通过建立短期动态模型来弥补长期静态模型的不足。,误差修正模型的建立,首先对变量的平稳性进行检验，然后再进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。然后建立短期模型，将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立短期

2、模型，即误差修正模型。,建立误差修正模型的步骤,数据类型：时间序列 0.数据录入 1.统计性检验 2.检验数据的平稳性 3.协整检验 4.短期误差修正,数据的描述性检验,1. 可以直观的看出数据的变化趋势 2.可以有效的避免异常值对回归系数的影响，剔除异常值 3.提供数据的简单统计性描述,单个变量的统计性描述,第一步：数据录入后，右击变量，open打开 第二步：view-descriptive statistics-stats table，提供表格形式的描述性统计，如下图,多个变量的统计性描述,第一步：数据录入 第二步：按住shift或者ctrl键，选择所需变量，右击，选择open-as gr

3、oup打开 第三步： view-descriptive stats-common sample，提供表格形式的描述性统计，如下图,平稳性原理,检验数据的平稳性,检验序列是否平稳性的方法,1.图示法 2.用自相关系数图判断 3.单位根检验,方法1.图示法,步骤： 1.新建工作文件窗口 2. 录入时间序列数据：GDP 3. 双击变量，打开序列， 4.在序列窗口点击view-graph，在对话框中选择线条类型：line 若残差项平稳（即为0阶单整），则两变量之间存在协整关系（即长期稳定的某种关系）。,协整检验结果的形成,传统的经济模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡关系”，而实际上经济数据往往产

4、生于“非均衡过程”，因此建模时需要用数据的动态非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡过程。表现在方程式中，就是每个变量的滞后也会出现在模型之中。误差修正模型正是为了度量某一时期内生变量Yt在某一时点关于外生变量Xt的短期偏离。,短期误差修正,例如：在建立消费和收入的协整方程后，为考察我国消费和收入的动态关系，则需要建立误差修正模型，以考量当消费短期波动偏离长期均衡时，怎样的调整力度可以将非均衡状态拉回到均衡状态。 首先对变量进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。然后建立短期模型，将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立短期

5、模型，即误差修正模型。,短期误差修正,前提： X、Y是协整的 第一步：回归以下方程，得出残差 第二步：再估计以下方程 r 应该是负值，且具有显著性,步骤：,前面步骤：单位根、协整检验（省略） 第一步：第一个回归 LS Y Y(-1) X X(-1) 得出残差 第二步： Genr e=resid Genr dY=d(Y) Genr dx=d(X) 第三步：回归 LS DY DX e(-1) 得出e(-1) 的回归系数,第一个回归,第二步,第三步,注意：短期修正系数，即E(-1)的系数应该为负，且显著 由于我选择的数据有问题，所以这里的结果不显著，是错误的。实际操作中，这组数据不能用这个模型。,ECM修正的效果(结果解释） 修正项（ecmt-1）的系数为0.51，那这个模型就可以解释为当短期波动偏离长期均衡时，将以0.51的调整力度将非均衡状态拉倒均衡状态。 R2较高，说明拟合较好，DW值也在2左右，基本上是无自相关的 误差修正是一个反向调整过程（负反馈机 制）。,方法2：,可以采用打开误差修整模型中非均衡误差项括号的方法直接用OLS法估计模型。 但仍需事先对变量间的协整关系进行检验。,总结,误差修正模型的建立步骤： 0.统计性检验 1.单位根检验（ADF） 2.Johanson协整检验 3.误差修正,其他模型,数据平稳后，还可