金融計量學0375D卷

1、裝 訂 線誠實考試吾心不虛 ，公平競爭方顯實力，考試失敗尚有機會 ，考試舞弊前功盡棄。上海財經大學 金融計量學 課程考試卷（D）閉卷課程代碼 100098 課程序號 0375 2009 2010 學年第 一 學期姓名 學號 班級 題號一二三四五六七八總分得分得分一、名詞解釋 (每小題5分，共計10分) 1 最小二乘法（OLS）2 異方差性（Heteroskedasticity）得分二、計量和分析(每小題15分，共計60分)1數據文件shareprice.csv是上海證券交易所的A股指數和B股指數，利用這些數據對兩市的股指關系進行研究。（1）對文件內變量作描述性統(tǒng)計分析并簡單解釋結果。(1) 解

2、釋偏度和峰度 和JB統(tǒng)計量 正態(tài)性偏度為正 右偏 為負 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）對SHB（上海B股指數）和SHA（上海A股指數）兩組數據，以SHA為自變量SHB為因變量建模并解釋結果。檢驗Shb和Sha是否是平穩(wěn)的（Unit root test） 結論是兩個變量同階單整，都為1階平穩(wěn)Quick Estimate equation Shb c ShaProcess, Make residual series，unit root test, level得到在5%顯著性水平上，殘差項平穩(wěn)，所以兩個變量協(xié)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）可能的話再做Granger因果檢驗并進一步解釋結果。建議最大滯后五階。由2知，兩序列協(xié)整，可以進行格蘭杰因果檢驗將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股的格蘭杰原因A股是B股的格蘭杰原因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股的格蘭杰原因A股是B股的格蘭杰原因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 0.30150兩者沒有關系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股的格蘭杰原因B股在10%的顯著性水平上，是A股的格蘭杰原因。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 0.02051兩者有雙向關系（請寫出必要的操作步驟）220世紀90年代前的中國仍然處于賣方市場，雖然居民收入水平增幅較大，但商品供給有限， 而且當時的利息率較高， 因而居民收入更加傾向于儲蓄增值而不是立即消費。

11、.隨著國有企業(yè)體制改革的推進和大量非國有企業(yè)的興起并日益壯大，商品市場日益繁榮。商品品種更加豐富，使得居民收入用于消費的部分增加。利用data.xls中的有關數據建立居民的收入消費模型：，其中cs=當年居民消費額/當年居民消費價格指數；inc=（1-宏觀稅率）*當年GDP/當年居民消費價格指數；宏觀稅率=當年稅收總額/當年GDP。（1）估計模型的系數，并解釋模型的經濟含義。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經濟含義是收入每增加1人民幣，消費將增加0.51人民幣（2）檢驗以上模型在1994年是否發(fā)生了結構性變化，具體是什么樣的變化？周氏檢驗是對回歸進行檢驗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.為了檢驗結構性變化的具體調整，引入虛擬變量dum,generate series dum=0, 并將1994年后的數據改為1建立回歸，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)要判斷dum和dum*inc的系數是否為0如果不為0則說明有變化 只有要一個是顯著的就說是breakpoint加法 直接把dum加到后面 檢驗截距乘法 檢驗斜率 于是我們發(fā)現斜率增加了0.1，而截距減少了1860，這可以說明人們的消費傾向增加了。（請寫出必要的操作步驟）3為了研究貨幣供應量和利率的變動對經濟波動的長期影響和短期影響及其貢獻度，mp.xls中的我國1995年1季度2007年4季度的季度數據建立VAR模型。其中gdp為經過季節(jié)調整的實際GDP，m

17、1為經過季節(jié)調整的實際M1，rr為實際利率。（提示，對gdp和m1數據先進行對數化，再對3個序列進行必要的檢驗）（1）建立gdp，m1和rr的VAR(2)模型，寫出這一模型的三個方程，三個方程的擬合優(yōu)度各是多少？VAR建立之前要進行平穩(wěn)性檢驗 季節(jié) unit root test用2階都不平穩(wěn)要進行差分 dlggdp dlgm1 drr， 如果差分還不平穩(wěn)就再差分，直到平穩(wěn)為止只有平穩(wěn)了才可以OPEN as VAR !看趨勢和截距，dlggdp為有趨勢和截距，dlgm1和drr都是只有截距，水平2階平穩(wěn)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相對來說，DRR的擬合優(yōu)度較差（2）根據AIC準則，獲得VAR模型的最優(yōu)滯后階數（最多滯后8階）12345

20、678AIC -12.3002-13.0804-13.1743-13.2527-13.4471-13.6141-13.7953-13.8794選最小的，8階為最優(yōu)滯后階數（3）利用（2）中獲得的模型，進行脈沖響應分析，給出m1發(fā)生一個標準差沖擊后三個序列的響應圖（響應順序為m1 rr gdp）第一個為給誰沖擊第三個為響應順序注意，響應順序為m1, rr, gdp，那open as var的時候也按這個順序來,這樣響應順序就不用調整了，才可能正確open as var lag interval 1 8View Impulse-Var Decomposition,Innovations to: d

21、lgm1（給誰沖擊）Periods的數目會給出（請寫出必要的操作步驟）4數據文件sales.xls是鋼鐵行業(yè)及其主要的下游行業(yè)的銷售收入數據（已經過了季節(jié)處理），研究這5個變量是否存在長期均衡關系：（1）對5個序列進行ADF平穩(wěn)性檢驗；結果能夠滿足Johansen協(xié)整檢驗嗎？View Unit Root Test, 經檢驗全為1階單整，所以可以滿足Johansen協(xié)整檢驗。（2）（1）的結果如果滿足請進行Johansen檢驗（建議滯后階數2階）；是否存在協(xié)整檢驗關系？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