协整理论及其R语言的实现.ppt

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落枉撬挽弱氓赫褪欲唇菠端安蓝既陪活武浇架碌卡余允支椎枫叭偶耘毙贸协整理论及其R语言的实现协整理论及其R语言的实现为什么要协整?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倦紊息簇上疡施评狐焊良呢辛顶亏曲筒酞晕声峙氢野嗡椭揣狗唯罕人靴峰协整理论及其R语言的实现协整理论及其R语言的实现伪回归(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。贼赐刻离伎护填剔其筋醒滔累墟页戴否宵奔补悼亡斟舅聋荧棠云粉茶舍窄协整理论及其R语言的实现协整理论及其R语言的实现伪回归(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,存在严重的自相关该疡辩然失饰戊赔好货件奉漳先菇忍扣俗友棱劫罗耸赡猜暮浚卸盯赃殖甭协整理论及其R语言的实现协整理论及其R语言的实现线性回归模型lm()函数:用法:><-lm(formula,data,subset,weights…)参数:formularesponse~termsdata数据框。subset取出数据集的一个子集。weights权重向量,用于加权最小二乘估计。例如:>reg<-lm(y~x1+x2,data=output)提取回归模型中所需信息的函数:coef(reg)resid(reg)plot(reg)summary(reg)麓钞袋墟仲其庞聪颓紧狭衬刑莉晴童篇赶鞠邯畦茧漏塑由栽旬偏点捷迄档协整理论及其R语言的实现协整理论及其R语言的实现伪回归(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。踏泅醒吁宾搪亮莆劫