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文檔簡介
1、當代計量經(jīng)濟模型體系,中國能源消費(萬噸標準煤)與GDP(萬億元)關系研究(19802006),1999年度中國宏觀經(jīng)濟計量模型框圖(中國社會科學院數(shù)技經(jīng)研究所),上證A股和B股收益散點圖 OLS回歸直線和第0.25、0.5、0.75分位數(shù)回歸直線,4離散選擇模型、有序響應模型、受限因變量模型、計數(shù)模型,Logit模型、Probit模型(離散選擇模型),Logit模型、Probit模型(離散選擇模型),Logit 模型估計值與潛變量散點圖,案例:天津市農(nóng)戶勞動力的非農(nóng)業(yè)就業(yè)模型(750戶)。 受教育程度等對勞動力的非農(nóng)業(yè)就業(yè)有非常明顯的作用,圖1 預測概率值,圖2 預測累積概率值,有序響應 L
2、ogit 模型估計結果如下,5面板數(shù)據(jù)模型、空間計量模型,面板數(shù)據(jù)示意圖,蕭政,面板數(shù)據(jù)模型估計方法,面板數(shù)據(jù)模型的檢驗方法,Jerry A. Hausman,面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(相同根情形),1Quah檢驗(1990) 2LL(Levin-Lin)檢驗(1992) 3LLC(Levin-Lin-Chu)檢驗(2002) 4Breitung檢驗(2002) 5Hadri檢驗 6Abuaf-Jorion檢驗(1990),Jorion-Sweeney檢驗(1996) 7Bai-Ng檢驗(2001),Moon-Perron檢驗(2002) 8IPS(Im-Pesaran-Shin)檢驗(1997,
3、2002),面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(不同根情形),9MW(Maddala-Wu)檢驗(1997) 10崔仁(In Choi)檢驗(2001) 11Vanessa(Vanessa et al.)檢驗(2004) 12Taylor-Sarno檢驗(1998),面板數(shù)據(jù)的協(xié)積(協(xié)整)檢驗,Pedroni 協(xié)積檢驗:以Engle-Granger協(xié)積檢驗方法為基礎構造檢驗統(tǒng)計量,標準化以后漸近服從標準正態(tài)分布。(1999, 2004) Kao協(xié)積檢驗:以Engle-Granger協(xié)積檢驗方法為基礎構造檢驗統(tǒng)計量,標準化以后漸近服從標準正態(tài)分布。(1999) Fisher 個體聯(lián)合協(xié)積檢驗(combined
4、 individual test):用個體的協(xié)積檢驗值構造一個服從2分布的累加統(tǒng)計量檢驗面板數(shù)據(jù)的協(xié)積性。(Maddala and Wu 1999),6向量自回歸模型與向量誤差修正模型,向量自回歸(VAR)模型定義,案例:上海證券交易所上證指數(shù)和 股票交易總成交量關系研究,上海證券交易所上證指數(shù)和股票交易總成交量序列圖,VAR的預測非常準確,7期VAR的預測結果,VAR的平穩(wěn)性分析,2期VAR的特征根 7期VAR的特征根,VAR模型穩(wěn)定的一種判別條件是,特征方程 | 1 - I | = 0的根都必須在單位圓以內(nèi)。,檢驗結果如下:,Granger非因果性檢驗,(當概率小于0.05時,表示推翻原假
5、設),其中滯后20期的輸出結果:,VAR的脈沖響應分析,DLOG(SHP) 和 DLOG(SHQ) VAR(3)的脈沖響應,VAR的方差分解,DLOG(SHP) 和 DLOG(SHQ) VAR(3)的方差分解,VAR的協(xié)積檢驗,向量誤差修正模型(VEC模型),VAR(2)基礎上的VEC模型 VAR(6)基礎上的VEC模型,George Box,刁錦寰,7ARIMA模型、SARIMA模型、組合模型,案例:北京市1978:11989:12 社會商品零售額月度數(shù)據(jù)建模,月度數(shù)據(jù)(yt,單位:億元)曲線圖 對數(shù)的月度數(shù)據(jù)(Lnyt)曲線圖,12 Lnyt的相關圖(下)和偏相關圖(上),8時間序列的成分
6、分解模型,為什么要對經(jīng)濟序列進行季節(jié)調(diào)整?,9. 時間序列的季節(jié)調(diào)整 X-13AS、NBS-SA,為什么要對經(jīng)濟序列進行季節(jié)調(diào)整?,9. 時間序列的季節(jié)調(diào)整 X-13AS、NBS-SA,為什么要對經(jīng)濟序列進行季節(jié)調(diào)整?,9. 時間序列的季節(jié)調(diào)整 X-13AS、NBS-SA,為什么要對經(jīng)濟序列進行季節(jié)調(diào)整?,9. 時間序列的季節(jié)調(diào)整 X-13AS、NBS-SA,中國已結束不生產(chǎn)環(huán)比數(shù)據(jù)的歷史!,9. 時間序列的季節(jié)調(diào)整 X-13AS、NBS-SA,季節(jié)調(diào)整原理,9. 時間序列的季節(jié)調(diào)整 X-13AS、NBS-SA,案例:2005年8月302007年4月30日407天人民幣元兌美元序列的門限模型,
7、序列的特征是“波動集群”、分布是“高峰厚尾”,日元兌美元匯率差分序列(收益)D(JPY) 高峰厚尾分布特征示意圖,高峰厚尾分布曲線,正態(tài)分布曲線,ARCH,GARCH模型可以預測被解釋變量的方差。對于金融時間序列預測的是風險。 建立ARCH,GARCH模型可以提高均值方程參數(shù)估計的有效性。,11ARCH、GARCH模型,案例:日元兌美元匯率的建模研究,1995.1-2000.8日元兌美元匯率值(1427個)序列(JPY)見圖。極小值為81.12日元,極大值為147.14日元。其均值為112.93日元,標準差是13.3日元。1995年4月曾一度達到81.12日元兌1美元。 JPY的差分序列D(JPY)表示收益。用D(JPY)建立時間序列模型。,日元兌美元匯率(JPY)時間序列 DJPY時間序列,均值方程的估計式,ARCH 模型的選擇,ARCH 模型的選擇,案例:上證A股和B股的收益率關系研究,案例:上證A股和B股的收益率關系研究,13向量ARIMA模型,14. 單位根檢驗,Peter C B Phillips,四種典型的隨機過程,14. 單位根檢驗,(模擬4萬次),單位根研究中我們的創(chuàng)新,F統(tǒng)計量分布的蒙特卡羅模擬,單位根研究中我們的創(chuàng)新,案例:421天的深證成指序列的單位根檢驗,案例:421
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