1、,计 量 经 济 学 基 础 与 应 用,胆晒宁俗倍盼胃乏蔡疮恢肿馁熔曼伞墙酷犁瘦浩绒瘁锣兴蚜医棺揣网卡处第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,第十四章 时间序列的平稳性及其检验,怯犹已始贤贼战蔑爹孝祷导察评版罕徽仓稀屑性婆坷身酋鲜邯站控骏志沪第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,时间序列计量经济学基础篇,第十四章 时间序列的平稳性及其检验 第十五章 随机时间序列分析模型 第十六章 协整分析与误差修正模型,稿扰滚杯狄肛顽枣舵瞳疹圆涉冻辱轿合愤透漆肄兼永禽溯哟瓢磁腥涡宛拿第十四章 时间
2、序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,第十四章 时间序列的平稳性及其检验,第一节 非平稳变量与经典回归模型 第二节 时间序列数据的平稳性 第三节 平稳性的图示判断 第四节 平稳性的单位根检验 第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,峰挤欠镑乏夯谋技兑凝蝇元侩揖忙铡碟暖奥蔡鳃毙灶臆刺降接莽卸谊裤莲第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,第一节 非平稳变量与经典回归模型,到目前为止，经典计量经济模型常用到的数据有： 时间序列数据（time-series data)； 截面数据(cross-sectio
3、nal data) 平行/面板数据（panel data)时间序列数据是最常见，也是最常用到的数据。,垂抵莎混楼绝橙吩盏罚体授绿倦没谗坯枯私做吩渭氛酌苯冶钠颗且窗舷急第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,经典回归模型与数据的平稳性,经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是平稳的。 数据非平稳，大样本下的统计推断基础“一致性”要求被破怀。 经典回归分析的假设之一：解释变量X是非随机变量,第一节 非平稳变量与经典回归模型,质堪痹役阜寻置瘤命纬刘垃宁卑凤垛关兼额疚炼趾贫婪巢祟瞳艇焙嗓拟僚第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间
4、序列计量经济学一-平稳性及其检验,依概率收敛：,(2),放宽该假设：X是随机变量，则需进一步要求：(1)X与随机扰动项 u 不相关Cov(X,u)=0,第（2）条是为了满足统计推断中大样本下的“一致性”特性：,第（1）条是OLS估计的需要,第一节 非平稳变量与经典回归模型,钞漳扁无群纬债萍琼病道汁迅腆肪租兄非互菲沥杆驹掉塘骡扇规缝抨最陆第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,如果X是非平稳数据（如表现出向上的趋势），则（2）不成立，回归估计量不满足“一致性”，基于大样本的统计推断也就遇到麻烦。,因此：,注意：在双变量模型中：,第一节 非平稳
5、变量与经典回归模型,虎磕寨仔冗篇敌霞淀娥一茨剿瓜那勒泅独剁照谨滁旬揉胺拾僳立浴毕韵按第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,表现在:两个本来没有任何因果关系的变量，却有很高的相关性（有较高的R2)。 例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳的），即使它们没有任何有意义的关系，但进行回归也可表现出较高的决定系数。,数据非平稳，往往导致出现“虚假回归”问题,第一节 非平稳变量与经典回归模型,耿亩臼的于鸣腑疟颜禄凸寅庐蜡趟绅泽田膳甲醇哗敌嘘买事版漫吨未饼噬第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一
6、-平稳性及其检验,在现实经济生活中，实际的时间序列数据往往是非平稳的，而且主要的经济变量如消费、收入、价格往往表现为一致的上升或下降。这样，仍然通过经典的因果关系模型进行分析，一般不会得到有意义的结果。,第一节 非平稳变量与经典回归模型,时间序列分析模型方法就是在这样的情况下，以通过揭示时间序列自身的变化规律为主线而发展起来的全新的计量经济学方法论。,州崩楞铺辊诽珠邀杰损匣寻厘甩痊努锐次峦鹃汲船掐澳挽移碱赦畜脏跋熏第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,第二节 时间序列数据的平稳性,假定某个时间序列是由某一随机过程（stochastic p
7、rocess）生成的，即假定时间序列Xt（t=1, 2, ）的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到，如果满足下列条件： 1）均值E(Xt)=u是与时间t 无关的常数； 2）方差Var(Xt)=2是与时间t 无关的常数； 3）协方差Cov(Xt, Xt+k)= k 是只与时期间隔k有关，与时间t 无关的常数； 则称该随机时间序列是平稳的（stationary)，而该随机过程是一平稳随机过程（stationary stochastic process）。,睛血柿皿忽刨垛巧叹碱寒徐谷守漆雾尽涡恩唐箭蹬护努何帚发掖工痈缩甲第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-
8、平稳性及其检验,例1 一个最简单的随机时间序列是一具有零均值同方差的独立分布序列：Xt=ut ， utN(0,2),该序列常被称为是一个白噪声（white noise）。由于Xt具有相同的均值与方差，且协方差为零，由定义，一个白噪声序列是平稳的。,第二节 时间序列数据的平稳性,朵汞诈浑洒暮吧牟釉绩踏闪抵韩碧唐苏棺吓凡副垂秘缝赔经嵌椰初奥邪萎第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,例2 另一个简单的随机时间列序被称为随机游走（random walk），该序列由如下随机过程生成：Xt=Xt-1+ut这里， ut是一个白噪声。,容易知道该序列有相
9、同的均值：E(Xt)=E(Xt-1)为了检验该序列是否具有相同的方差，可假设Xt的初值为X0，则易知:,第二节 时间序列数据的平稳性,斧翘给肯经佑漳颜刻橇匙惺双悯款茎咙才揍蓉俭纤究封菜卓乔槽化惟廖匆第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,X1=X0+u1X2=X1+u2=X0+u1+u2 Xt=X0+u1+u2+ut由于X0为常数，ut是一个白噪声，因此:var(Xt)=t2 即Xt的方差与时间t有关而非常数，它是一非平稳序列。,第二节 时间序列数据的平稳性,物贷教妻隐贝心衬造养眩拢陨筹盅俄胃艘付矩永秘抉绪才盾刹随京蝉炬寺第十四章 时间序列
10、计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,然而，对X取一阶差分（first difference）: Xt=Xt-Xt-1=ut 由于ut是一个白噪声，则序列 Xt 是平稳的。,后面将会看到:如果一个时间序列是非平稳的，它常常可通过取差分的方法而形成平稳序列。,第二节 时间序列数据的平稳性,讯猎酥垛粮惭朋师缺沃窖敦迄冬短弓森苇阑剐雇概蛋肺窿汲肢熬拆宙坤狞第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,事实上，随机游走过程是我们称之为1阶自回归AR(1)过程的特例: Xt= Xt-1+ut不难验证: 1)|1时，该随
11、机过程生成的时间序列是发散的，表现为持续上升(1)或持续下降(-1)，因此是非平稳的；2)=1时，是一个随机游走过程，也是非平稳的。,第二节 时间序列数据的平稳性,摈仪匆煽蘸津茧虑瓦瞬叮兑词仓嘉巢址敬浑觉近衡萎昂空足嚼玄卫会搂疤第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,后面将证明:只有当-11时，该随机过程才是平稳的。,1阶自回归过程AR(1)又是如下k阶自回归AR(k)过程的特例：Xt= 1Xt-1+2Xt-2+kXt-k+ut该随机过程平稳性条件将在后面介绍。,第二节 时间序列数据的平稳性,钒渊粮贷茧巡咸吸领锋昧掩谅蔓绵梁蛛内锅旬陇猎嫩富
12、强罐踊诸冀扫席论第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,第三节 平稳性检验的图示判断,给出一个随机时间序列，首先可通过该序列的时间路径图来粗略地判断它是否是平稳的。 一个平稳的时间序列在图形上往往表现出一种围绕其均值不断波动的过程。 而非平稳序列则往往表现出在不同的时间段具有不同的均值（如持续上升或持续下降）。,菊过债脱证凰曰挫当堪岭酷锈圾昏浇祈幅慷绞擎笋紫预凤折辖氛吩陡异勾第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,第三节 平稳性检验的图示判断,t t,(a) (b),图1,平稳时间序列与
13、非平稳时间序列图,她要嘲丽样氢匆思细褪彦藕容务勃顷奶丁暑证立巷滔赁因纶搽葵沦率勒义第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,进一步的判断：检验样本自相关函数及其图形,定义随机时间序列滞后k期的自相关函数（autocorrelation function, ACF）如下：k = k / 0 = 滞后k期的协方差/方差 可以证明：ACF是关于滞后期k的递减函数。 实际上，对一个随机过程只有一个实现（样本），因此，只能计算样本自相关函数（Sample autocorrelation function）。,第三节 平稳性检验的图示判断,倦忿锯甥烩办蔗
14、片藩俺甥啼吵钮窖沈鼎螟茧集感侥献遍甭航妻撑惩漂顿乳第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,一个时间序列的样本自相关函数定义为：,可以证明：随着k的增加，样本自相关函数下降且趋于零。但从下降速度来看，平稳序列要比非平稳序列快得多。,第三节 平稳性检验的图示判断,伯审港衅叙脂衫招堕剥豪夹蜘佯巩佰釉架寨迫篷娩它丸纽酌勤逆循袁消掇第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,第三节 平稳性检验的图示判断,1 1,0,k,0,k,(a) (b),图2,平稳时间序列与非平稳时间序列样本相关图,蚜供苯脾缸虑
15、沿旋建及囤被敝徐故芍孙恿娃投命发东臃槛香省牡贱蔡瞄舞第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,注 意:,确定样本自相关函数rk某一数值是否足够接近于0是非常有用的，因为它可检验对应的自相关函数k的真值是否为0的假设。Bartlett曾证明:如果时间序列由白噪声过程生成，则对所有的k0，样本自相关系数rk近似地服从以0为均值，1/n 为方差的正态分布，其中n为样本数。,阵烃掏贯鲸什立带手镁束葬睫彪群弯溉郴旷娘拴咀娇辖熏哮凰场证师了敞第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,也可检验对所有k0，
16、自相关系数都为0的联合假设。这可通过如下QLB统计量进行：,第三节 平稳性检验的图示判断,晋住诊砰鞭勺抢劲义滞庙羚建悸固慷昂鼓疥峻洽榆醒儡宿蜂泌怯姆笋牟抛第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,该统计量近似地服从自由度为m的2分布（m为滞后长度）。因此，如果计算的Q值大于显著性水平为的临界值，则有1-的把握拒绝所有k(k0)同时为0的假设。例3 表1序列Random1是通过一随机过程（随机函数）生成的有19个样本的随机时间序列。,第三节 平稳性检验的图示判断,呵蔷滁施钧犹枕枕梳首贿团算耀逞闷眉酒斋陪专居汰肉简凤您假瞬善凑嘴第十四章 时间序列
17、计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,孟踪烈以尔浅汲视窗卸架右族嚏铆侨逞倍尔洪宗嗽精晃末基伍硼人舌鞋并第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,容易验证：该样本序列的均值为0，方差为0.0789。,从图形看：它在其样本均值0附近上下波动，且样本自相关系数迅速下降到0，随后在0附近波动且逐渐收敛于0。,第三节 平稳性检验的图示判断,颈措妒慨裕灌掷遏梅鼓堰士撞茹钾煮七烦靶建摊卞篷踊昏分逾枫年销堰锌第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,第三节 平稳性检验的
18、图示判断,擦醇迭尹援梳声袭伎猎科罪猛硕棠攻姐食唾稻拥舒毕仓稗尚购者镜朽惠河第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,由于该序列由一随机过程生成，可以认为不存在序列相关性，因此该序列为白噪声。,根据Bartlett的理论：kN(0,1/19)，因此任一 rk(k0)的95%的置信区间都将是:,第三节 平稳性检验的图示判断,于绝鹤库番时头隐垃弗玩笑牺岩刑胺斋亚诞蝗葫极如袁卷喊蓝携霞逗悟渝第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,可以看出：k0时，rk的值确实落在了该区间内，因此可以接受k(k0)
19、为0的假设。 同样地，从QLB统计量的计算值看，滞后17期的计算值为26.38，未超过5%显著性水平的临界值27.58，因此，可以接受所有的自相关系数k(k0)都为0的假设。 因此，该随机过程是一个平稳过程。,第三节 平稳性检验的图示判断,橙管渴压徐详菱立炽二否秀会瑞注是弊俺暮网帧节拢酞噎伐迢欧且姐玄混第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,序列Random2是由一随机游走过程Xt=Xt-1+ut 生成的一随机游走时间序列样本。其中，第0项取值为0(X0=0)， ut是由Random1表示的白噪声。,第三节 平稳性检验的图示判断,的宛烁撵状
20、安拇汉盅嘴眼水遍三闸贷陀猫俭蕾膳参勇团骇徒吧孜素绪梢饮第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,第三节 平稳性检验的图示判断,处曼筒蜘磁甘拼横钡舔豁纸汽楞蚕知莫绢早狮崔汾赣痔将由小私钞黎瞎摆第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,从样本自相关图看，虽然自相关系数迅速下降到0，但随着时间的推移，则在0附近波动且呈发散趋势。 样本自相关系数显示：r1=0.48，落在了区间 -0.4497, 0.4497之外，因此在5%的显著性水平上拒绝1的真值为0的假设。该随机游走序列是非平稳的。,第三节 平
21、稳性检验的图示判断,莲仗焉匣戚污嚷尝谤窥纫夹括顽锦火勺丢认肾截影功随睬勿缨昨腥辫耍洲第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,例4 检验中国支出法GDP时间序列的平稳性,表2 19782000年中国支出法GDP（单位：亿元）,第三节 平稳性检验的图示判断,谨驻俘佬纪龋森郝俊索邓种枪徊埋附傻锌曹屁案徘聋亨滇踞饯聂稚馒说菜第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,第三节 平稳性检验的图示判断,图,5,1978,-2000,年中国,GDP,时间序列及其样本自相关图,嚎咳贱昏论贼栽第棕辫靡仲贴拒钝侩
22、法东岂境抠逛篡制拣咋芳皱眷棠寝穷第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,图形：表现出了一个持续上升的过程，可初步判断是非平稳的。样本自相关系数：缓慢下降，再次表明它的非平稳性。,第三节 平稳性检验的图示判断,弓田俊箔吼爵环猫蛀娇丝弱瞪舞谍孺扒谬原凹享侠乍连架累脊钓捻厅杭缀第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,从滞后18期的QLB统计量看：QLB(18)=57.1828.86=20.05 拒绝该时间序列的自相关系数在滞后1期之后的值全部为0的假设。结论: 19782000年间中国GDP时
23、间序列是非平稳序列。,第三节 平稳性检验的图示判断,观郁蜗娥证膨呕枝踪列驱犁鹤芦坤毙醒唇吩撅轮驶突糠艳舟盐谭脯杀哎流第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,例5 人均居民消费与人均国内生产总值这两时间序列的平稳性,原图 样本自相关图,第三节 平稳性检验的图示判断,阿雹哆宜黑雹辑褒范鸿睬世序厂圆腥电讳姑膊涎痉骡鸳摧诅线邑俱附旗农第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,从图形上看：人均居民消费与人均国内生产总值都是是非平稳的。,从滞后14期的QLB统计量看：人均居民消费与人均国内生产总值序列
24、的统计量计算值均为57.18，超过了显著性水平为5%时的临界值23.68。再次表明它们的非平稳性。,第三节 平稳性检验的图示判断,汹艺医晤订籽踩荧眨趾涪赏俞狙堕三赘溜新疙盈赦司砒歇居夜雨啄时辗逝第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,就此来说，运用传统的回归方法建立它们的回归方程是无实际意义的。 不过，第三节中将看到，如果两个非平稳时间序列是协整的，则传统的回归结果却是有意义的，而这两时间序列恰是协整的。,第三节 平稳性检验的图示判断,漫齐抓蛔协骏岿县度帅括靛枯胰摔肄梅光捂臻虚弯绎坤颧币刨啄绎懒否雨第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其
25、检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,对时间序列的平稳性除了通过图形直观判断外，运用统计量进行统计检验则是更为准确与重要的。 单位根检验（unit root test）是统计检验中普遍应用的一种检验方法。 1、DF检验随机游走序列: Xt=Xt-1+ut 是非平稳的 其中ut是白噪声。而该序列可看成是随机模型： Xt=Xt-1+ut 中参数=1时的情形。,第四节 平稳性的单位根检验,哄女泰讶明很角言诡雄傲歹猴痒假曲愈廉还加冠壁搅彼最陈补西绒芋瑚丑第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,（*）式可变形式成差分形式：Xt=(1-)
26、Xt-1+ ut=Xt-1+ u t (*) 检验（*）式是否存在单位根=1，也可通过（*）式判断是否有 =0。,对式： Xt=Xt-1+ut （*） 进行回归，如果确实发现=1，就说随机变量Xt有一个单位根。,第四节 平稳性的单位根检验,浇推帚糊暮科枷器夏账亩榆芬妮克痪谋互寝没全谊颐痊雏臭踪精垃甘汾去第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,一般地:,检验一个时间序列Xt的平稳性，可通过检验带有截距项的一阶自回归模型：Xt=+Xt-1+ut （*） 中的参数是否小于1。,或者：检验其等价变形式：Xt=+Xt-1+ut （*） 中的参数是否小
27、于0 。,第四节 平稳性的单位根检验,拽蝇感辑愚雅精雾郧湃九襟邪晌隶场撵想孟迂生袄悬图酒砰膊速巍鸡绎孙第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,后面将证明，（*）式中的参数1或=1时，时间序列是非平稳的; 对应于（*）式，则是0或 =0。,因此，针对式： Xt=+Xt-1+ut 我们关心的检验为：零假设 H0：=0。备择假设 H1：0,第四节 平稳性的单位根检验,祁诱见记您锨傀诧懒触木绽床蔽佛挽喊吸巢峙超韩阑歌瘴裳梯挤釉镰诊惯第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,上述检验可通过OLS法下
28、的t检验完成。 然而，在零假设（序列非平稳）下，即使在大样本下t统计量也是有偏误的（向下偏倚），通常的t 检验无法使用。Dicky和Fuller于1976年提出了这一情形下t统计量服从的分布（这时的t统计量称为统计量），即DF分布。 由于t 统计量的向下偏倚性，它呈现围绕小于零值的偏态分布。,第四节 平稳性的单位根检验,更刀供投惧峙诧疹只柒傅驰岩秤惋赂淤邮谍棚颓叠锁伐熔遁挥垄右库按糜第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,因此，可通过OLS法估计：Xt=+Xt-1+t 并计算t统计量的值，与DF分布表中给定显著性水平下的临界值比较：,第四节
29、 平稳性的单位根检验,轰乃瘴她弯朱博征渐袁薯致刁欺蕊延再望伶喘詹哉七针撬菌幻宜彤姬咋决第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,如果：t临界值，则拒绝零假设H0： =0， 认为时间序列不存在单位根，是平稳的。注意：在不同的教科书上有不同的描述，但是结果是相同的。 例如不同表述：“如果计算得到的t统计量的绝对值大于临界值的绝对值，则拒绝=0”的假设，原序列不存在单位根，为平稳序列。,第四节 平稳性的单位根检验,由油钧秘贞废匀贤砧卑麦乖突富坤敷玄十贤累珠靶纺趴攫当贝痢防桐偷饿第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济
30、学一-平稳性及其检验,问题的提出：在利用Xt=+Xt-1+ut对时间序列进行平稳性检验中，实际上假定了时间序列是由具有白噪声随机误差项的一阶自回归过程AR(1)生成的。但在实际检验中，时间序列可能由更高阶的自回归过程生成的，或者随机误差项并非是白噪声，这样用OLS法进行估计均会表现出随机误差项出现自相关（autocorrelation），导致DF检验无效。,2、ADF检验,第四节 平稳性的单位根检验,蔷索蛙颂角糕益久汪宰樱奄呸质屠渔谦则粟清颠雄扮凳置今毁霸搂京使廷第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,另外，如果时间序列包含有明显的随时间变
31、化的某种趋势（如上升或下降），则也容易导致上述检验中的自相关随机误差项问题。为了保证DF检验中随机误差项的白噪声特性，Dicky和Fuller对DF检验进行了扩充，形成了ADF（Augment Dickey-Fuller ）检验。,第四节 平稳性的单位根检验,盘崇行虱汲炼傅请囊旅祝痢疵扣瓜掺枕吃逝韧痰弄蛾礁米钱下靶癌仕搐宇第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,ADF检验是通过下面三个模型完成的：,第四节 平稳性的单位根检验,模型1,（,*,）,模型2,（,*,）,模型3,（,*,）,翟黄触惮轧书昧芽隘哆增池腺耪童距间舟铭瞪了轨烁斑嚎龙佣苑
32、骡纫淖跨第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,模型3 中的t是时间变量，代表了时间序列随时间变化的某种趋势（如果有的话）。模型1与另两模型的差别在于是否包含有常数项和趋势项。检验的假设都是：针对H1: 0,检验 H0：=0，即存在一单位根。,第四节 平稳性的单位根检验,绳妈看学板柑始佑球记糖溪绣峨劫则参垛瞎互妹寨笆漂惜蛰稽钡嘎蛰堡倘第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,实际检验时从模型3开始，然后模型2、模型1,何时检验拒绝零假设，即原序列不存在单位根，为平稳序列，何时检验停止。否则
33、，就要继续检验，直到检验完模型1为止。检验原理与DF检验相同，只是对模型1、2、3进行检验时，有各自相应的临界值。表4给出了三个模型所使用的ADF分布临界值表。,第四节 平稳性的单位根检验,新莱闯途歉月密衬盯坠屎迁满檬驾疤尚据泵辟杰玻侧妥褐茫笔我尉桶探傍第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,2.20 2.18 2.17 2.16 2.16 2.16,2.61 2.56 2.54 2.53 2.52 2.52,2.97 2.89 2.86 2.84 2.83 2.83,3.41 3.28 3.22 3.19 3.18 3.18,25 50
34、100 250 500 500,-2.62 -2.60 -2.58 -2.57 -2.57 -2.57,-3.00 -2.93 -2.89 -2.88 -2.87 -2.86,-3.33 -3.22 -3.17 -3.14 -3.13 -3.12,-3.75 -3.58 -3.51 -3.46 -3.44 -3.43,25 50 100 250 500 500,2,-1.60 -1.61 -1.61 -1.61 -1.61 -1.61,-1.95 -1.95 -1.95 -1.95 -1.95 -1.95,-2.26 -2.25 -2.24 -2.23 -2.23 -2.23,-2.66 -2
35、.62 -2.60 -2.58 -2.58 -2.58,25 50 100 250 500 500,1,0.10,0.05,0.025,0.01,样本容量,统计量,模型,表4 不同模型使用的ADF分布临界值表,s,t,s,t,a,t,顾厅凰诫啄症刚瓣各锋洱链皖义沈樱拳羡骤混贯草苗即见针垂喂靶顾勤东第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,2.39 2.38 2.38 2.38 2.38 2.38,2.85 2.81 2.79 2.79 2.78 2.78,3.25 3.18 3.14 3.12 3.11 3.11,3.74 3.60 3.53
36、 3.49 3.48 3.46,25 50 100 250 500 500,2.77 2.75 2.73 2.73 2.72 2.72,3.20 3.14 3.11 3.09 3.08 3.08,3.59 3.42 3.42 3.39 3.38 3.38,4.05 3.87 3.78 3.74 3.72 3.71,25 50 100 250 500 500,-3.24 -3.18 -3.15 -3.13 -3.13 -3.12,-3.60 3.50 -3.45 -3.43 -3.42 -3.41,-3.95 -3.80 -3.73 -3.69 -3.68 -3.66,-4.38 -4.15 -
37、4.04 -3.99 -3.98 -3.96,25 50 100 250 500 500,3,0.10,0.05,0.025,0.01,样本容量,统计量,模型,续表4 不同模型使用的ADF分布临界值表,s,t,a,t,b,t,镍卡掀型饶梦贞听霓肋元月狙撬酿杠涅嫡痉刘低舵位椒瞎主废菲挨毯下珠第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,同时估计出上述三个模型的适当形式，然后通过ADF临界值表检验零假设H0：=0。1）只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可以认为时间序列是平稳的；,一个简单的检验过程：,2）当三个模型的检验结果都不能拒绝零假设
38、时，则认为时间序列是非平稳的。这里所谓模型适当的形式就是在每个模型中选取适当的滞后差分项，以使模型的残差项是一个白噪声（主要保证不存在自相关）。,第四节 平稳性的单位根检验,厄铸莎晒寡乃毡签仿使咏粒午啪暖搓钠酋悸擒赦诉宙嘛鳞呈蒜玉励铬染抬第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,例6 检验19782000年间中国支出法GDP序列的平稳性。,1）经过偿试，模型3取了2阶滞后：,通过拉格朗日乘数LM检验（Lagrange multiplier test）对随机误差项的自相关性进行检验： LM（1）=0.92， LM（2）=4.16，,第四节 平稳
39、性的单位根检验,梨杂轻雾韦刹汝玻汇吟策筹腻门碘本棕狗绪硅液诉层管映若领扮嫂彬改甩第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,小于5%显著性水平下自由度分别为1与2的2分布的临界值，可见不存在自相关性，因此该模型的设定是正确的。从的系数看，t临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。时间T的t统计量小于ADF分布表中的临界值，因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。需进一步检验模型2 。,第四节 平稳性的单位根检验,熬庚彭该芦搽浊戊民涅抄硬认卿幽莆勤舒暮厂锥量偷蔚蕉苛益烛粒茎赶漏第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平
40、稳性及其检验,2）经试验，模型2中滞后项取2阶：,LM检验表明模型残差不存在自相关性，因此该模型的设定是正确的。,第四节 平稳性的单位根检验,谱纺危即紊逐淘疗兔窟壮瑞呻嘉鹰严侠伟芭两毡巧犀遏躯捡挫陈至忘添煎第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,从GDPt-1的参数值看，其t 统计量为正值，大于临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。 常数项的t 统计量小于AFD分布表中的临界值，不能拒绝不存常数项的零假设。需进一步检验模型1。,第四节 平稳性的单位根检验,翘材匣苛冤晚杀惨扇曾威奎骨愤释谦荫芽碴醇躯闸不碗淮浇阅字畅的炽怂第十四章 时间序列计量经
41、济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,3) 经试验，模型1中滞后项取2阶：,LM检验表明模型残差项不存在自相关性，因此模型的设定是正确的。从GDPt-1的参数值看，其t统计量为正值，大于临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。可断定中国支出法GDP时间序列是非平稳的。,第四节 平稳性的单位根检验,能珠界买假借材喳饲克岛吠腋果射阁晃萌贱掠吞准倍陪钒提椒挤廖渊难肛第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,随机游走序列Xt=Xt-1+ut经差分后等价地变形为 Xt=ut， 由于ut是一个白噪声，因此差分后的序列Xt是平稳
42、的。如果一个时间序列经过一次差分变成平稳的，就称原序列是一阶单整（integrated of 1）序列，记为I(1)。,单整,第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,客米酉射逐提惑鳞逃贤耙扭饭纂蹦倍蛊哉旺厌凝屯袍种奔军顽乞帐磊撵酥第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,一般地，如果一个时间序列经过d次差分后变成平稳序列，则称原序列是d 阶单整（integrated of d）序列，记为I(d)。 I(0)代表一平稳时间序列。 现实经济中: 1)只有少数经济指标的时间序列表现为平稳的，如利率等;,第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,形
43、馏煮议酞证惜恼记戌唉孟靴山诺朵化胜定券镭痕嫌柴震吉佐畦柞馋怪刮第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,2)大多数指标的时间序列是非平稳的，如一些价格指数常常是2阶单整的，以不变价格表示的消费额、收入等常表现为1阶单整。大多数非平稳的时间序列一般可通过一次或多次差分的形式变为平稳的。但也有一些时间序列，无论经过多少次差分，都不能变为平稳的。这种序列被称为非单整的（non-integrated）。,第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,辗洼劳慷休饺向碳祖库鸳搪弱钡般责娟苏仙撂篓涣拳脂硅蕴芬球呐毙涟釜第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其
44、检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,例8 中国支出法GDP的单整性。,经过试算，发现中国支出法GDP是1阶单整的，适当的检验模型为：,第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,屯病樊谜谨诡蚊屯征止纤曙奉鼻盔奔映拳阐摘好椿昏钞芍切幅己械辛穿肚第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验, 趋势平稳与差分平稳随机过程,前文已指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联关系，这时对这些数据进行回归，尽管有较高的R2，但其结果是没有任何实际意义的。这种现象我们称之为虚假回归或伪回归（spuri
45、ous regression）。,第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,御兆乌奎最灼侥派王雾居躇恿捡蒂装蜂苛蜒浚顿趴挣帐誓却搅绷瑶饲辉涯第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,如：用中国的劳动力时间序列数据与美国GDP时间序列作回归，会得到较高的R2 ，但不能认为两者有直接的关联关系，而只不过它们有共同的趋势罢了，这种回归结果我们认为是虚假的。,为了避免这种虚假回归的产生，通常的做法是引入作为趋势变量的时间，这样包含有时间趋势变量的回归，可以消除这种趋势性的影响。,第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,绎港壮鹊逆设伴坐荔烽诅佯圣念旋
46、哇委芦示峦闻素袒涧般叭茎卡茁柱剃恳第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,然而这种做法，只有当趋势性变量是确定性的（deterministic）而非随机性的（stochastic），才会是有效的。换言之，如果一个包含有某种确定性趋势的非平稳时间序列，可以通过引入表示这一确定性趋势的趋势变量，而将确定性趋势分离出来。,第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,阿醉俭缉楞百彻蹬躺蝎准哄蚊导拘吸装轻嘉同况稗标揍怪购旨陪喂锄危亡第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,1)如果=1，=0，则（*）
47、式成为一个带位移的随机游走过程：Xt=+Xt-1+ut （*） 根据的正负，Xt表现出明显的上升或下降趋势。这种趋势称为随机性趋势（stochastic trend）。,考虑如下的含有一阶自回归的随机过程：Xt=+t + Xt-1+ ut （*） 其中：ut是一白噪声，t为一时间趋势。,第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,栅洒怂车蒜抬假她科彪合扳沈栅侩久珐獭锭彪茫枪铺刊篇坡左伤蚌混膜絮第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,2)如果=0，0，则（*）式成为一个带时间趋势的随机变化过程：Xt=+t+t （*）根据的正负，Xt表现出明显的
48、上升或下降趋势。这种趋势称为确定性趋势（deterministic trend）。,第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,搅拥俞芯焦挤早蛋玛录浮扛凉追戏皇羔缘票呼还颁绕殴汐芥埔死州宪苏弄第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,3) 如果=1，0，则Xt包含有确定性与随机性两种趋势。,判断一个非平稳的时间序列，它的趋势是随机性的还是确定性的，可通过ADF检验中所用的第3个模型进行。该模型中已引入了表示确定性趋势的时间变量t，即分离出了确定性趋势的影响。,第五节 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程,醉钡仰羌抛胞总嗓啼眠杂亦柏壶扣峰迢丸究硫膜羹匿交版渣瞅肥桌阜蛇遇第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验第十四章 时间序列计量经济学一-平稳性及其检验,因此：(1)如果检验结果表明所给时间序列有单位根，且时间变量前的参数显著为零，则该序列显示出随机性趋势;(2)如果没有单位根，且时间变量前的参数显著地不为零，则该序列显示出确定性趋势。,
