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协整理论及其r语言实现教学教材.ppt


文档分类:IT计算机 | 页数:约26页 举报非法文档有奖
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协整理论及其R语言的实现邵晨上海财经大学统计与管理学院为什么要协整?提纲1什么是协整?2如何进行协整检验?3R语言中相关函数4案例:中国进出口之间关系检验5伪回归(虚假回归)回归分析:一个重要的前提假设:平稳性但是,实际上大部分的宏观经济时间序列和金融时间序列都是非平稳的。伪回归(虚假回归)案例结果以1990年至2008年美国城镇居民家庭人均可支配收入和中国人均消费性支出为例:>data<-("")>e<-data[,1]>s<-data[,2]>reg<-lm(s~e)>summary(reg)>library(zoo)>library(lmtest)>dwtest(reg)Call:lm(formula=s~e)Residuals:Min1QMedian3QMax---:(>|t|)(Intercept)-++02--11***---15***---:0‘***’‘**’‘*’‘.’‘’1Residualstandarderror:-squared:,AdjustedR-squared:-statistic:,p-value:-15————————————————————————————Durbin-Watsontestdata:regDW=,p-value=-06alternativehypothesis:trueautocorrelationisgreaterthan0显著的R2较大的t值DW统计量很小,存在严重的自相关伪回归(虚假回归)Diagram2Diagram2含义:指两个没有因果关系的时间序列之间,基于一些其他的外在因素,推断出因果关系。例如:事件C导致事件A和事件B,如果在A和B之间进行回归分析,则容易推断出A和B之间存在因果关系的错误结论。特征:1、对参数的检验(t检验)和对回归方程的检验(F检验)容易得到显著的结果,接近于1的R2。2、残差存在严重的正自相关。结果:许多非平稳经济变量之间显著的相关性可能并不存在,是虚假的。,:对于两个非平稳时间序列{Xt}和{Yt}如果①{Xt}和{Yt}为I(1)序列;②存在线性组合Xt+bYt使得{Xt+bYt}是平稳序列;则称{Xt}与{Yt}之间具有协整关系。描述了时间序列之间的长期均衡关系。误差修正模型定义:时间序列{Xt}和{Yt}的误差修正模型表示为:其中{εt}是平稳随机序列,{zt-1}是误差修正项。描述了时间序列之间的短期波动关系。协整检验步骤

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  • 时间2019-12-08