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文檔簡介
實驗六滯后模型與格蘭杰因果關系檢驗一、實驗目的利用Eviews做滯后模型與格蘭杰因果關系檢驗;實驗原理1、滯后變量模型2、分布滯后模型的參數(shù)估計阿爾蒙多項式法:針對有限滯后期模型,通過阿爾蒙變換(運用拉格朗日插值公式,用多項式函數(shù)逼近各項滯后系數(shù),),定義新變量,以減少解釋變量個數(shù),然后用OLS法估計參數(shù)。步驟:模型:第一步,假設滯后期長度s,對模型作m階阿爾蒙變換假設其回歸系數(shù)可用一個關于滯后期的適當階數(shù)的多項式來表示,即其中,,阿爾蒙變換要求先驗的確定適當階數(shù),如取,得,代入模型中,得定義新變量,即原模型轉(zhuǎn)換為:第二步,對模型進行OLS估計,得到參數(shù)估計值代入,求出滯后分布模型參數(shù)的估計值。3、格蘭杰因果關系檢驗原理:自回歸分布滯后模型揭示:某變量的變化受其自身及其他變量過去行為的影響。當兩個變量在時間上有先導——滯后關系時,可以從統(tǒng)計上考察這種關系是單向的還是雙向。如果主要是一個變量過去的行為在影響另一個變量的當前行為,存在單向關系;如果雙方的過去行為在相互影響著對方的當前行為,存在雙向關系。對于兩變量X與Y,格蘭杰因果關系檢驗要求估計以下回歸:可能存在以下四種檢驗結果X對Y有單向影響:X的滯后項影響Y,但Y的滯后項不影響X。αi整體不為零,而λi整體為零;Y對X有單向影響:λi整體不為零,而αi整體為零;Y與X間存在雙向影響:αi和λi整體不為零;Y與X間不存在影響:αi和λi整體為零。:X不是Y的格蘭杰原因,即X的滯后項前的參數(shù)整體為零:X是Y的格蘭杰原因檢驗統(tǒng)計量:,其中為X的滯后項的個數(shù),n為樣本容量,k為可能存在的常數(shù)項及其他變量在內(nèi)的無約束回歸模型的待估參數(shù)的個數(shù)。拒絕域:三、主要儀器及耗材1.MSWindows2000/XP/2003.2.microsoftoffice2000/2003.3.安裝計量經(jīng)濟學軟件Eviews的計算機實驗室.四、實驗內(nèi)容用Eviews完成滯后模型與格蘭杰因果關系檢驗。5.6利用題5所給的數(shù)據(jù),試回答:(1)假定銷售量對廠房設備支出有一個分布滯后效應,試用4期滯后和2次多項式去估計此分布滯后模型;(2)檢驗銷售與廠房設備支出的格蘭杰因果關系,使用直至6期的滯后并評述你的結果。五、實驗步驟1、已知X對Y有一個分布滯后效應,用4期滯后和2次多項式估計滯后模型參數(shù)。建立模型;根據(jù)阿爾蒙變換,令,則原模型變形其中首先建立序列x,y=1\*ROMANI、阿爾蒙變換點擊Quick-GenerateSeries,再出現(xiàn)的窗口中分別輸入生成三個序列、、;作Y關于、、的OLS回歸。得到估計結果,代入
,得:=2\*ROMANII、Eviews直接估計點擊Quick-estimateequation,再出現(xiàn)的對話框里輸入YCPDL(X,4,2),確定即得到估計結果2、格蘭杰因果檢驗點擊Quick-Groupstatistics-GrangercausalityTest,在出現(xiàn)的窗口中輸入YX,點擊OK,在LagSpeci...窗口中輸入滯后階數(shù)(m=1,2,3,4,5,6),點擊OK,得到格蘭杰檢驗結果。3、LM檢驗另外,還需檢驗是否存在序列相關性。分別作X、Y關于X滯后m期和Y滯后m期的模型估計,進行LM檢驗。點擊X與Y兩序列,建立方程,窗口中輸入YCX(-1)…X(-m)Y(-1)…Y(-m),(m=1,2,3,4,5,6)得到估計方程后,點擊view-residualtest-LM,輸入滯后期1,得到LM滯后一階檢驗的結果。窗口中輸入XCX(-1)…X(-m)Y(-1)…Y(-m),(m=1,2,3,4,5,6)得到估計方程后,點擊view-residualtest-LM,輸入滯后期1,得到LM滯后一階檢驗的結果。整理得到,從第四階以后,檢驗模型都不拒絕“Y是X的格蘭杰原因”,也不拒絕“X是Y的格蘭杰原因”。由赤池信息準則,發(fā)現(xiàn)之后二階得檢驗模型擁有較小的AIC值。如果以此為依據(jù),結論為兩者互為格蘭杰因果關系。六、實驗原始記錄及其處理阿爾蒙w變換軟件自動變換
格蘭杰因果檢驗從一期到六期滯后的格蘭杰因果檢驗結果滯后長度格蘭杰因果性F檢驗的P值LM(1)檢驗的P值AIC值結論1XdoesnotGrangerCauseY2.E-050.51396.839780拒絕YdoesnotGrangerCauseX0.00010.03385.990657拒絕2XdoesnotGrangerCauseY9.E-050.94376.804851拒絕YdoesnotGrangerCauseX0.00050.08086.002839拒絕3XdoesnotGrangerCauseY0.00890.25226.937895拒絕YdoesnotGrangerCauseX0.00510.37506.124683拒絕4XdoesnotGrangerCauseY0.04720.55767.132248拒絕YdoesnotGrangerCauseX0.02950.41806.329040拒絕5XdoesnotGrangerCauseY0.17120.53887.369649不拒絕YdoesnotGrangerCauseX0.12330.58656.559178不拒絕6XdoesnotGrangerCauseY0.52320.05167.537073不拒絕YdoesnotGrangerCauseX0.19260.00685.889960不拒絕七、實驗結果及
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