金融計量-金融數(shù)據的平穩(wěn)性檢驗

1、實驗報告三金融數(shù)據的平穩(wěn)性檢驗實驗目的理解經濟時間序列存在的不平穩(wěn)性。掌握檢驗平穩(wěn)性的方法。認識不平穩(wěn)的序列容易導致偽回歸問題，掌握為解決偽回歸問題引出的協(xié)整檢驗，協(xié)整的概念和具體的協(xié)整檢驗過程。協(xié)整描述了變量之間的長期關系，為了進一步研究變量之間的短期均衡是否存在，掌握誤差糾正模型方法。理解變量之間的因果關系的計量意義，掌握格蘭杰因果檢驗方法。實驗步驟.數(shù)據選取與下載本實驗選取中國上海證券市場股成分指數(shù)上證和深圳證券市場股成分指數(shù)深證30作0為研究對象。分別從財經網站上下載了201年05月4號到20年4月19號這將近6年的上證18和0深證30的0數(shù)據，共144個8。其中，上證指數(shù)以下記為，深

2、證指數(shù)以下記為z.平穩(wěn)性檢驗將和的數(shù)據導入軟件。分別用折線圖、直方圖和檢驗三種方法對數(shù)據的平穩(wěn)性進行檢驗。折線圖利用軟件作出與的折線圖如圖所示。由折線圖可以看出，與的走勢基本一致，有較強的相關性。但是并不能看出與是否平穩(wěn)。直方圖利用軟件作出的直方圖如圖所示。從圖中可以看出，數(shù)據的分布為右偏，遠非正態(tài)分布。而且其統(tǒng)計量為6統(tǒng)計量越趨向于0數(shù)據越是符合正態(tài)分布，也就是說數(shù)據越平穩(wěn)，所以數(shù)據并不平穩(wěn)。QSeries:SEATorkfile:平穩(wěn)性檜驗：Untitled,MieA1ProcObjectPropertiesPrintP-iarreFreeieSarpleGerrSheetGraphSta

3、tsIdentSeriEi：SeriEi：SHLASample1Observajinw144EFde-sr6159.M4Mecian5CGS.2GCFdaimuTF741.07rdinnum4545/4CEtd.Dev.沿1.5部Ekewies引桐加KurtaiisJarque-Bera8斑.685Prob曲ililyfl.OOOOOC利用軟件作出利用軟件作出的直方圖如圖所示。從圖中可以看出，數(shù)據的分布也為右偏，而非正態(tài)分布。而且其統(tǒng)計量為，比的統(tǒng)計量還大，所以數(shù)據并不平穩(wěn)，并且比分布也為右偏，而非正態(tài)分布。而且其統(tǒng)計量為，比的統(tǒng)計量還大，所以數(shù)據并不平穩(wěn)，并且比更不平穩(wěn)。ADF檢驗利用軟件對

4、進行檢驗的檢驗結果如圖所示，滯后項為2從圖中可以看出，檢驗值為，大于、和的臨界值，所以數(shù)據并不平穩(wěn)。0SeriesSHAWorkfile平急性檢斷LrritiedTrX|View|ProcObject3rDperti?s|PrintNairinFreezeSampleGenribeetGrcphStaAugm&rrtedDck&y-FuIlerUnitRootTestonSHANullHypothesis:SHAnasauni:notExcgerojs:ConslantLagLength:2iFxed;t-StEtisticProt*AjgmentedDickey-FuIer:e5tslali

5、stic-1.5070160.5300T33tcriticalvalues:1%level-J.4246E75%level-2J9633341&%lel-2.5E77/4*MacKinnon；1996)one-sdscvalues.AjgmentedDickey-FulerTes:EquationDepen#n:UariEbe(陽丹Melhod:LeastSqLapesDale:0425；J6Time:13:43Sample(adjusted；:41448Ircludledobsedations:J445aftBradjjstmentsVariableCoefficentStd.Erport-

6、StatisticProt.SHAH)-0.0033S30.0J2245-1.5070160.13200.0511G30.0261791.9555180.0507D-0.0876C40.026109-3,151C70.0008C21,312E414173951.5036420.1329R-squEred0.011653Meandependlen:war0.453471AjjjstEdR-squEred0.009596S.E.deperdertvar119.1579S.E.of-egression1135340AEikeinFocriteron12,39190Sumsquaredresid20M

7、sM4Schwaizcriterion12,40650Loglikelihood-0949.147Hannan-Zluinncriter.1I23S735F-sta:isticProb(F-s:a:istic)15.6634C9AA圖4：sha1的!ADF-檢驗結果:2.000901同樣利用軟件對進行檢驗的檢驗結果如圖所示，滯后項為。從圖中可以看出，檢驗值為，8大7為。從圖中可以看出，檢驗值為，8大7于510%、5%和10的%臨界值，所以數(shù)據也不平穩(wěn)。0Serie:5ZAWrcfile平穩(wěn)性檢驗nXView!ProcObectProperties11尸而七NaneFreezeSampleGer

8、rSheetGraphStaaugmentedLick&y-FullertintRootTestonSZANulll-ypo:hssis:SZAhasaunilrootExogenous:ConstantLagL2rg1h:3(Fi)(ed;t-Stalis:icTokAugtieMedDickey-:lllertests:a1istic-1.6537500.4522Tes:criticalvalues:程level-3.4346705%level-2.36333510%值回-Z567774*Ma3Kirnor(1996)one-sidedp-ialues.AugtieMedDickey-:l

9、llerTestEquatorDependentVariable:口(S必Method:LeastSquares口擊:口4密16,Time16:48Sample(adjustec:51448Includedobsenialions:1444-afteradjjstnenlsVariableCoBfficentStdErrort-Sta:isticDrab.SZA(-1-J.JC3T130.002230-1.6587500.C97.4C(SZA(-1)J.11357400263344.312857O.COOCC(SZA(-2)-0.0755500.026391-20627BO.C042匚6ZA3

10、)13428S30.0263021.6307330.1032C13.E07178.0995151.6799380.0032R-sqiaredJ.J190E6Meandfencent/E.r0.607756ftdjLS:edR-squaned1316S29SD.deoendGnlvar74-.1B340S.E.ofracressior3.57+S6Akajkeinfosrterion11,43734Sumsquaredresid77896B1Schwarzcri:epicn11,4562JLoglikelihooc-8251153Hannan-Guinncrter.11,4447BF-stats

11、lic5.3G2278urth-Watsonsial2.007530ProbfF-statistc)圖5,szai的ADF檢驗結果取對數(shù)由于取對數(shù)可以將間距很大的數(shù)據轉換為間距較小的數(shù)據，所以對和取對數(shù)，再進行平穩(wěn)性檢驗。新變量的對數(shù)記為，的對數(shù)記為。折線圖與的分布折線圖如圖所示。由折線圖可以看出，與的走勢基本一致，有較強的相關性。但是并不能看出與是否平穩(wěn)?；谿rtiup:OHTITLEDIcikfile:平穩(wěn)性檢整：-X/iewFracObjezt7itNcrreZre=zeDsfaulivOptionsPostion5aTijl=Sbe=1S25J5-0025J5-007訓T。25圖6lO

12、gsha與ilogsza的分布折線圖直方圖的直方圖如圖所示。從圖中可以看出，數(shù)據的分布為右偏，非正態(tài)分布。其統(tǒng)計量為，雖然遠小于的統(tǒng)計量值，但是距離仍然有差距，所以數(shù)據并不平穩(wěn)。fvSeries:LOGSBATockfile:平穩(wěn)性桂驍：Urrtitledivjez11FreeGtjsctFrepertiesPrhtHaireF-eae|5cme3enrSieetGf也itSa-e&:_2GS-HASampel1445Ob&srvalioisIMSSa-e&:_2GS-HASampel1445Ob&srvalioisIMSMsenS.7DS8IK3MecianE.M6鄰MaximumS37CU

13、3MinrnuiS.421814Sid.3ev.C.205059Scthesis:ObsF-SlatisticDrcb.LOGSZAdoesnotGrangerCauseLDSSI-U42120730.2734-LOGSHAdossno:GangerSauseUDGSZ3E01130.C015圖20滯后階數(shù)為6的格蘭杰因果檢驗結果從檢驗結果可以看出：當原假設為“不是導致變化的原因”（第一行）時，若滯后階數(shù)較小，則拒絕原假設，說明是導致變化的原因；當滯后階數(shù)不斷增大時，檢驗結果中的值也不斷增大，所以隨著滯后階數(shù)的增大，不再是導致變化的原因了。當原假設為“不是導致變化的原因”（第二行）時，不管滯后

14、階數(shù)大小，檢驗結果中的值一直較低，可以拒絕原假設，說明是變化的原因。綜上，是變化的原因。誤差糾正機制ECM即使兩個變量之間有長期均衡關系，但是在短期內也會出現(xiàn)失衡，所以下面用對這種短期失衡加以糾正。經過上面的因果檢驗，已經知道了是變化的原因，于是對和進行最小二乘回歸，回歸結果如圖所示。國EqnationUNTITLEDWcrkfile:平穩(wěn)性檢臉或-XView!FrocObjectPrntNameFree支EstmateFopecastStatsResidsBpendentVariable:&ZAMsthod:LeastSquaresDate:04?25/J6Time:15:51Sampe:1

15、U4SIncludsdosseri/aticns:144EtriableCdefficientS:d.Errcrt-Sta:isticProa.C-200.655525,18603-5.2845040.3000SHA0.6OM890.0C3983151.56700.0000R-squared0.940783Msefidependentvef35U,G39AdjustedR-squared0.94074.2SDdependBritwar0E7.2760S.E.ofregresson2111212Akakeinfcciterion13,54412SumsquapednesidSchwarzcrit

16、erion13,55141Loglikelihood-9S03.945Harnan-Quinncriter.13.546S4F-statistic22972156unin-Wctsorstal0.030S37Prob(F-Etaiistic)0.000000圖21sha對sza的最小二乘回歸提取殘差，通過對和、進行最小而成回歸，進行誤差糾正，結果如圖2所2示。=Equation:UNTIT.EDWnrkfi啟平穩(wěn)性嚏報:山吐舊edT-XvifA/IProcObjectPrintNameFreezeEstimsteForecastStat;ResidsDependentVariaale:D(SZ

17、A)vlethodLsastScuareslEteO4C5/16Time:15:55Sample(adjusts(1):21443neludedobseivations:1447aftsradjustmentsVariableCoefficiantStd.Erort-StaiisticPrab.C0.342S930.9532600.3609460.71e2(SHA)0.540C9S0.00798867.61635O.OOCO艮ESIDU3(-；-0.01S2450.004517-4.061100O.OOC1-squared07633U【Mandependentvar0.48=924Acjust

18、edR-squaped0762S9S.D.dependlent陽7424939B.E.ofrecression36,14728AkaikeinFocriterion1001515Sumscuaredresid1306750.Schwarzcriterion1002609_oglikelihood-7242.S62Hannan-lLimcriter.1001923-statistic2320.513jrtin-Watsonstat1.8117453robF-statistic)O.OOOCOO圖22誤差修正模型結果由修正結果可以看出，的系數(shù)，而且值為，通過了檢驗，表明的實際值與長期均衡之間的差異有得以糾正。由于的系