误差修正模型stata命令?误差修正模型变量必须显著吗?(误差修正模型stata)
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今天给各位分享关于误差修正模型,以及误差修正模型stata命令对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
内容导航:误差修正模型变量必须显著吗误差修正模型的模型建立误差修正模型是什么?误差修正模型变量不显著有影响吗时间序列-协整与误差修正模型金融计量学中,误差修正模型的主要作用Q1:误差修正模型变量必须显著吗不必须。一般认为误差修正项系数最好显著。一般,对于误差修正模型,不要求每个变量都是显著地,所以误差修正模型变量不必须显著。误差修正模型(errorcorrectionmodel,简记为ECM)是一种具有特定形式的计量经济学模型,它的主要形式是由Davidson、 Hendry、Srba和Yeo于1978年提出的,称为DHSY模型。
Q2:误差修正模型的模型建立(1)Granger 表述定理
误差修正模型有许多明显的优点:如 a)一阶差分项的使用消除了变量可能存在的趋势因素,从而避免了虚假回归问题; b)一阶差分项的使用也消除模型可能存在的多重共线性问题; c)误差修正项的引入保证了变量水平值的信息没有被忽视; d)由于误差修正项本身的平稳性,使得该模型可以用经典的回归方法进行估计,尤其是模型中差分项可以使用通常的t检验与F检验来进行选取。
因此,一个重要的问题就是:是否变量间的关系都可以通过误差修正模型来表述?
就此问题,Engle 与 Granger 1987年提出了著名的Grange表述定理(Granger representaion theorem):
如果变量X与Y是协整的,则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述:
ΔYt = lagged(ΔY,ΔX) − λμt − 1 + εt
式中,μt − 1是非均衡误差项或者说成是长期均衡偏差项, λ是短期调整参数。
对于(1,1)阶自回归分布滞后模型如果 Yt~I(1), Xt~I(1) ; 那么的左边ΔYt~I(0) ,右边的ΔXt ~I(0) ,因此,只有Y与X协整,才能保证右边也是I(0)。
因此,建立误差修正模型,需要
首先对变量进行协整分析,以发现变量之间的协整关系,即长期均衡关系,并以这种关系构成误差修正项。然后建立短期模型,将误差修正项看作一个解释变量,连同其它反映短期波动的解释变量一起,建立短期模型,即误差修正模型。
(2)Engle-Granger两步法
由协整与误差修正模型的的关系,可以得到误差修正模型建立的E-G两步法: 第一步,进行协整回归(OLS法),检验变量间的协整关系,估计协整向量(长期均衡关系参数); 第二步,若协整性存在,则以第一步求到的残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中,并用OLS法估计相应参数。 需要注意的是:在进行变量间的协整检验时,如有必要可在协整回归式中加入趋势项,这时,对残差项的稳定性检验就无须再设趋势项。 另外,第二步中变量差分滞后项的多少,可以残差项序列是否存在自相关性来判断,如果存在自相关,则应加入变量差分的滞后项。
(3)直接估计法
也可以采用打开误差修整模型中非均衡误差项括号的方法直接用OLS法估计模型。 但仍需事先对变量间的协整关系进行检验。
如对双变量误差修正模型可打开非均衡误差项的括号直接估计下式:
这时短期弹性与长期弹性可一并获得。 需注意的是,用不同方法建立的误差修正模型结果也往往不一样。
Q3:误差修正模型是什么?误差修正模型(error correction model,简记为ECM)是一种具有特定形式的计量经济学模型,它的主要形式是由Davidson、 Hendry、Srba和Yeo于1978年提出的,称为DHSY模型。
建立误差修正模型,首先对变量进行协整分析,以发现变量之间的协整关系,即长期均衡关系,并以这种关系构成误差修正项。 然后建立短期模型,将误差修正项看作一个解释变量,连同其它反映短期波动的解释变量一起,建立短期模型,即误差修正模型。
Engle-Granger两步法
由协整与误差修正模型的的关系,可以得到误差修正模型建立的E-G两步法:
第一步,进行协整回归(OLS法),检验变量间的协整关系,估计协整向量(长期均衡关系参数);
第二步,若协整性存在,则以第一步求到的残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中,并用OLS法估计相应参数。
需要注意的是:在进行变量间的协整检验时,如有必要可在协整回归式中加入趋势项,这时,对残差项的稳定性检验就无须再设趋势项。 另外,第二步中变量差分滞后项的多少,可以残差项序列是否存在自相关性来判断,如果存在自相关,则应加入变量差分的滞后项。
Q4:误差修正模型变量不显著有影响吗有。误差修正模型至少需要两个变量,分别是估计参量和真实参考参量,变量不显著是有影响的。是对于非稳定时间序列,可通过差分的方法将其化为稳定序列,然后才可建立经典的回归分析模型。
Q5:时间序列-协整与误差修正模型经典回归模型是建立在稳定数据变量基础上的,对于非稳定变量,不能使用经典回归模型,否则会出现虚假回归等诸多问题。由于许多经济变量是非稳定的,这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。但是,如果变量之间有着长期的稳定关系, 即它们之间是协整的,则是可以使用经典回归模型方法建立回归模型的。
例如, 中国居民人均消费水平与人均GDP变量的例子中:因果关系回归模型要比ARMA模型有更好的预测功能,其原因在于,从经济理论上说,人均GDP决定着居民人均消费水平,而且它们之间有着长期的稳定关系,即它们之间是协整的。
更复杂的误差修正模型可依照一阶误差修正模型类似地建立。
** 是否变量间的关系都可以通过误差修正模型来表述?**
Engle-Granger两步法
直接估计法
参考资料:协整分析与误差修正模型
Q6:金融计量学中,误差修正模型的主要作用首先是通过之前的回归,计算出误差项e。然后你误差项e为参数,继续做回归。就可以得到方程,至于他的那个年份,一个可能是就是如果从1978年开始,做出的结果不显著,然后从1980年开始做,你可以试试
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