利用eviews進(jìn)行協(xié)整分析.doc

1、-Eviews之協(xié)整分析利用 eviews進(jìn)行協(xié)整分析【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆諈f(xié)整分析及相關(guān)內(nèi)容的軟件操作【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容】單位根檢驗(yàn)，單整檢驗(yàn)，協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，誤差修正模型【實(shí)驗(yàn)步驟】Augmented Dickey-Fuller Test（ ADF）檢驗(yàn)考慮模型（1 ） yt = yt -1+ j yt-j +t模型（ 2 ） yt = +yt-1+j yt-j + t模型（ 3 ） yt = +t+ yt -1+ j yt-j + t其中： j=1， 2 ， 3單位根的檢驗(yàn)步驟如下：第一步：估計(jì)模型（3 ）。在給定ADF 臨界值的顯著水平下，如果參數(shù) 顯著不為零，則序列y t 不存在單位根，說明序列y

2、t 是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)。否則，進(jìn)行第二步。第二步：給定=0 ，在 給定 ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)顯著不為零，則進(jìn)入第三步；否則表明模型不含時(shí)間趨勢(shì)，進(jìn)入第四步。第三步：用一般的t 分布檢驗(yàn)=0 。如果參數(shù)顯著不為零，則序列yt 不存在單位根，說明序列y t 是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)；否則，序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列，結(jié)束檢驗(yàn)。第四步：估計(jì)模型（2 ）。在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)顯著不為零，則序列yt不存在單位根，說明序列yt是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)；否則，繼續(xù)下一步。第五步：給定=0 ，在給定 ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)顯著不為零，表明含有常數(shù)項(xiàng)，則進(jìn)入第三步；否則繼續(xù)下

3、一步。第六步：估計(jì)模型（1 ）。在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)顯著不為零，則序列 y t 不存在單位根，說明序列 y t 是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)。否則，序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列，結(jié)束檢驗(yàn)。操作：（ 1）檢驗(yàn)消費(fèi)序列是否為平穩(wěn)序列。在工作文件窗口，打開序列CS1 ，在 CS1頁面單擊左上方的“ View ”鍵并選擇“Unit Root Test”，采用ADF檢驗(yàn)方法，依據(jù)檢驗(yàn)?zāi)康拇_定要檢驗(yàn)的模型類型，則有單位根檢驗(yàn)結(jié)果。（左上方選：level ，左下方選：Trendandintercept，含有截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)，右邊最大滯后期：2 ，點(diǎn)擊OK）消費(fèi)時(shí)間序列為模型（3 ），其 t 值大于附

4、表6 （含有常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)）中0.010.10各種顯著性水平下值。因此，在這種情況下不能拒絕原假設(shè)，即私人消費(fèi)時(shí)間序列 CS 有一個(gè)單位根， SC 序列是非平穩(wěn)序列。同理，可以對(duì) Y1 序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。（ 2）單整 1 。檢驗(yàn)消費(fèi)時(shí)間序列一階差分（CSt ）的平穩(wěn)性。在工作文件窗口，打開序列 CS ，在 CS 頁面單擊左上方的“ View ”鍵并選擇“ Unit Root Test”，采用ADF 檢驗(yàn)方法，依據(jù)檢驗(yàn)?zāi)康拇_定要檢驗(yàn)的模型類型，則有單位根檢驗(yàn)結(jié)果。（左上方選： 1st difference一階差分，左下方選：intercept，含有截距項(xiàng)，右邊最大滯后期：2 ，點(diǎn)擊 OK ，

5、就得到對(duì)于一階差分序列D （CS ）的單位根檢驗(yàn)1如果一個(gè)時(shí)間序列經(jīng)過一次差分變成平穩(wěn)的，就稱原序列是1 階單整序列，記為I （ 1 ） 。一般，一個(gè)序列-經(jīng)過 d 次差分后變成平穩(wěn)序列，責(zé)稱原序列d 階單整序列。1-Eviews之協(xié)整分析的結(jié)果）同理，可以對(duì)D （ Y1 ）序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。用 OLS 法做兩個(gè)回歸：2 CSt C CSt-1 2 CS t C t CS t-1 2 CS t 為二階差分，在兩種情況下， t 值都小于附表 6 中 0.010.10各種顯著性水平下的值。 因此，拒絕原假設(shè)， 即私人消費(fèi)一階差分時(shí)間序列沒有單位根，即私人消費(fèi)一階差分時(shí)間序列沒有單位根，或者說該序

6、列的平穩(wěn)序列。所以，CS t 是非平穩(wěn)序列，由于 CS tI （0 ），因而 CS tI （ 1 ）。二階差分命令：CS2=d(CS ， 2)CS 是序列名稱。（ 3 ）判斷兩變量的協(xié)整關(guān)系。第一步：求出兩變量的單整的階對(duì)于 SC t。做兩個(gè)回歸（ SC t C 對(duì)于 yt ， 做兩個(gè)回歸（ yt C 判斷 SC t 和 y t 都是非平穩(wěn)的，而SCt-1 ），（2SCtCSC t-1 ）。yt-1 ），（2yt C yt-1 ）。SC t 和 y t 是平穩(wěn)的，SCtI （ 1）， ytI即（ 1）。第二步：進(jìn)行協(xié)整回歸用OLS 法做回歸：（ SCtC yt ），并變換參差為et 。第三步：

7、檢驗(yàn) et 的平穩(wěn)性用 OLS 法做回歸：C et-1 ）（ e t第四步：得出兩變量是否協(xié)整的結(jié)論因?yàn)?t=-3.15與下表協(xié)整檢驗(yàn) EG 或 AGE 的臨界值相比較（ K=2 ），采用顯著性水平a=0.05 ，t 值大于臨界值，因而接受 et 非平穩(wěn)的原假設(shè)， 意味著兩變量不是協(xié)整關(guān)系?？墒牵绻捎蔑@著性水a(chǎn)=0.11 ，則平a=0.10，則 t 值與臨界值大致相當(dāng)，因而可以預(yù)期，若t 值小于臨界值，接et 平穩(wěn)的備擇假設(shè)，即兩變量具有協(xié)整關(guān)系。受協(xié)整檢驗(yàn) EG或 AGE的臨界值顯著性水平K=K=樣本個(gè)數(shù)K=234樣本容量0.010.050.100.010.050.100.010.050

8、.1025-4.37-3.59-3.22-4.92-4.10-3.71-5.43-4.56-4.1550-4.12-3.46-3.13-4.59-3.92-3.58-5.02-4.32-3.89100-4.01-3.39-3.09-4.44-3.83-3.51-4.83-4.21-3.89-3.90-3.33-3.05-4.30-3.74-3.45-4.65-4.10-3.81（ 4）誤差修正模型的估計(jì)第一步：估計(jì)協(xié)整回歸方程yt =b0+b1 xt +u t得到協(xié)整的一致估計(jì)量（1 ， - b0 -b 1 ），用它得出均衡誤差ut 的估計(jì)值et 。第二步：用OLS 法估計(jì)下面的方程-i j

9、t-t1tyt-iyt-j+vy =a+ + e在具體建模中，首先要對(duì)長(zhǎng)期關(guān)系模型的設(shè)定是否合理進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以保證0， 1， 2，et為平穩(wěn)序列。其次，對(duì)短期動(dòng)態(tài)關(guān)系中各變量的滯后項(xiàng)，通常滯后期在3中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。（ 5 ）估計(jì)誤差修正模型2-Eviews之協(xié)整分析用 OLS 法（ SCt-tt-1）估計(jì)誤差修正模1型cye SCt=5951.557+0.284 yt-0.200 et-1（ 6 ）解釋 : 結(jié)果表明個(gè)人可支配收入y t 的短期變動(dòng)對(duì)私人消費(fèi)存在正向影響。此外，由于短期調(diào)整系數(shù)的顯著的，表明每年實(shí)際發(fā)生的私人消費(fèi)與其長(zhǎng)期均衡值的偏差20%中的的速度被修正。【例】中國居民消費(fèi)與收

10、入數(shù)據(jù)單位：百萬元個(gè)人消費(fèi)個(gè)人收入價(jià)格指數(shù)實(shí)際消費(fèi)實(shí)際收入年份CSYPCS1Y11960107808117179.20.783142137660.91496271961115147127598.90.791684145445.71611741962120050135007.10.801758149733.5168388.81963126115142128.30.828688152186.31715101964137192159648.70.847185161938.7188446.11965147707172755.90.885828166744.6195021.919661576871823

11、65.50.916505172052.5198979.319671675281956110.934232179321.6209381.61968179025204470.40.941193190210.721724619691900892226370.96963196042.8229610.31970206813246819120681324681919712172122692481.033727210125.1260463.419722323122972661.068064217507.6278322.31973250057335521.71.228156203603.6273191.419

12、74251650310231.11.517795165799.7204395.91975266884327521.31.701147156884.7192529.71976281066350427.41.929906145637.1181577.419772939282667302.159872136085.8123493.41978310640390188.52.436364127501.51601521979318817406857.22.838453112320.7143337.71980319341401942.83.4590392320.97116201198132585141966

13、9.14.08184479829.36102813.61982338507421715.65.11416966190.0382460.241983339425417030.36.06783555938.468728.021984245194434695.771660961.991985358671456576.28.43528542520.3254126.941986361026439654.110.3008135048.3142681.511987365473438453.511.919530661.7736784.551988378488476344.713.61

14、44827800.434988.091989394942492334.415.5928525328.431574.371990403194495939.218.5953921682.4726670.01-3-Eviews之協(xié)整分析199141245851317322.0911618670.7323229.791992420028502520.125.4012216535.7419783.311993420585523066.128.8834614561.4518109.541994426893520727.532.0038513338.816270.781995433723518406.934

15、.9808512398.8714819.73（一）將消費(fèi)（CS ）和收入（Y ）通過價(jià)格指數(shù)轉(zhuǎn)換為不含價(jià)格因素的指數(shù)化的實(shí)際消費(fèi)（CS1 ）和實(shí)際收入（Y1 ），如上表。（二）單位根檢驗(yàn)從理論上講，實(shí)際消費(fèi)與實(shí)際持久收入之間存在長(zhǎng)期的因果關(guān)系。為了對(duì)二者進(jìn)行協(xié)整分析、建立誤差修正模型，首先對(duì)CS1 、 Y1 進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。利用Eviews對(duì) CS1 、 Y1 進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其結(jié)果見下表。運(yùn)行結(jié)果：CS1: level， Trend and intercept，右邊最大滯后期：2Null Hypothesis: CS1 has a unit rootExogenous: Constant,

16、Linear TrendLag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-2.1937570.4777Test criticalvalues:1% level-4.2528795% level-3.54849010% level-3.207094D(CS1):在 CS 中， 1st difference， intercept， 2Null Hypothesis: D(CS1) has a unit rootExogenous: Const

17、antLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.1938810.0291Test criticalvalues:1% level-3.6394075% level-2.95112510% level-2.614300同理，求出y1 和 D(Y1)-表 1中國居民實(shí)際持久收入與實(shí)際消費(fèi)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量檢驗(yàn)類型ADF 值臨界值結(jié)論4-Eviews之協(xié)整分析（ c,t,n）（ a=0.05）CS1(c,t,1)-2.1938-3

18、.5485非平穩(wěn)d(CS1 ）(c,0,1)-3.1939-2.9511平穩(wěn)Y1(c,t,1)-2.2642-3.5443非平穩(wěn)d(Y1 ）(c,0,1)-5.0931-2.9511平穩(wěn)注：（ c,t,n ）分別表示在檢驗(yàn)中是否有常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢(shì)、滯后階數(shù)。其中，滯后階ADF數(shù)根據(jù) AIC、 SC 準(zhǔn)則確定。分析表 1可知， CS1 、 Y1都是一階單整。（三）協(xié)整檢驗(yàn)由于 CS1 、 Y1 都是一階單整I(1) ，因此，二者可能存在協(xié)整關(guān)系，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。1、 做 CS 1 t對(duì) Y1 t 協(xié)整回歸方程：運(yùn)行結(jié)果：Dependent Variable: CS1Method: Least

19、SquaresDate: 09/08/12Time: 16:29Sample: 1960 1995Included observations: 36t-StatistiCoefficientStd. ErrorcProb.0.2689C793.01022948.509530.789643.557Y10.8274630.018997750.0000Mean108911.R-squared0.982395dependent var9Adjusted R-S.D. dependent70926.0squared0.981877var9Akaike info21.2200S.E. of regress

20、ion9548.117criterion3Schwarz21.3080Sum squared resid3.10E+09criterion0Hannan-Quinn21.2507Log likelihood-379.9605criter.3F-statistiDurbin-Watson1.32568c1897.277stat5Prob(F-statistic)0.000000CSt = 793.0048 + 0.8275t+1Yu-1（ 0.2690 ） （ 43.5578 ）R 2 = 0.9824R 2= 0.9819DW = 1.32575-Eviews之協(xié)整分析2、利用 Eviews對(duì)

21、 u 進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其結(jié)果如表2 所示。即對(duì) resid 進(jìn)行 ADF 檢驗(yàn)，首先在 generate series 中令 e=resid, ADF 選項(xiàng)： level, incepert and trend運(yùn)行結(jié)果：Null Hypothesis: E has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-4.4941210.0054Test

22、criticalvalues:1% level-4.2436445% level-3.54428410% level-3.204699表 2u 的單位根檢驗(yàn)結(jié)果檢驗(yàn)類型臨界值變量ADF 值結(jié)論（ c,t,n）（ a=0.05）ut（ c,t,1）-4.4941-3.5443平穩(wěn)表 2 顯示， u t 是 I(0) ，即 u t 是平穩(wěn)的，因此，接受CS1 與 Y1是協(xié)整的假設(shè)。誤差修正項(xiàng)為：E C M t 1 = （ CS1 -793.0048 - 0.8275Y1t）（四）誤差修正模型的建立以 CS1的差分CS 1 為因變量，以Y1 的差分Y 1 、滯后一期的誤差修正項(xiàng)ECM t 1 為自變量建立模型：CS 1 =0 +1 0.4420Y 1 +ECM t 1+ v t運(yùn)行結(jié)果：Dependent Variable: D(CS1)Method: Least S