第十章 时间序列分析计量经济学

1、1,高铁梅计量经济学建模教程 第二版,第九章向量自回归和误差修正模型 & 第十章 Panel Data模型,2,第九章 向量自回归和误差修正模型,传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。本章所要介绍的向量自回归模型(vector autoregression，VAR)和向量误差修正模型(vector error correctio。

2、1,第十章：联立方程模型,2,前面讨论的内容是单一方程模型，用一个方程描述一个经济变量与引起这个变量变化的各个因素之间的关系。解释变量X是因变量Y的原因，其因果关系的单向的。 然而，经济现象是复杂的，因果关系可能是双向的，或者是一果多因，或者一因多果。这时用一个单一方程很难完整的表达，需要用多个相互联系的方程，才能正确反映复杂的现实经济系统状况。,3,1 联立方程模型的基本概念,4,5,6,7,8,9,10,2 结构式,11,12,13,14,3 简化式,15,16,17,18,4 递归式,19,20,5、模型识别的概念,一、定义所谓识别问题，是指能否从所估计的简。

3、离散因变量的回归,杨 旭,二、因变量是离散状态的回归,1、举例（1）研究“一个人在家是否害怕生人来访”，用Y表示，则：,二、因变量是离散状态的回归,1、举例（2）研究“人们对某项政策的态度”，用Y表示，则：,二、因变量是离散状态的回归,1、举例（3）一只球队的成绩,二、因变量是离散状态的回归,2、离散状态因变量回归方程的意义（两状态的情况）,能否进行这样的回归呢？,二、因变量是离散状态的回归,2、离散状态因变量回归方程的意义（两状态的情况） Di的期望值：,二、因变量是离散状态的回归,2、离散状态因变量回归方程的意义（只处。

4、 第十章 联立方程组模型第一节 联立方程组模型概述一、问题的提出1、单一方程模型存在的条件是单向因果关系。2、对于变量之间存在的双向因果关系，则需要建立联立方程组模型。3、经济现象的表现多以系统或体系的形式进行，仅用单一方程来反映存在局限性。二、联立方程组的概念1、联立方程组模型的定义。由一个以上的相互联系的单一方程组成的系统（模型） ，每一个单一方程中包含了一个过多个相互联系（相互依存）的内生变量。联立方程组表现的是多个变量间互为因果的联立关系。联立方程组与单一方程的区别是估计联立方程组模型的参数必须。

5、第十章 定性选择模型,我们在第四章中曾介绍解释变量为虚拟变量的模型，本章要讨论的是因变量为虚拟变量的情形。在这种模型中，因变量描述的是特征、选择或者种类等不能定量化的东西，如乘公交还是自己开车去上班、考不考研究生等。在这些情况下，因变量是定性变量，我们可以用定义虚拟变量的方法来刻画它们。这种因变量为虚拟变量的模型被称为定性选择模型（Qualitative choice models）或定性响应模型（Qualitative response models）。如果只有两个选择，我们可用0和1 分别表示它们，如乘公交为0，自驾车为1，这样的模型称为二元选择模。

6、第十章 定性选择模型,我们在第四章中曾介绍解释变量为虚拟变量的模型，本章要讨论的是因变量为虚拟变量的情形。在这种模型中，因变量描述的是特征、选择或者种类等不能定量化的东西，如乘公交还是自己开车去上班、考不考研究生等。在这些情况下，因变量是定性变量，我们可以用定义虚拟变量的方法来刻画它们。这种因变量为虚拟变量的模型被称为定性选择模型（Qualitative choice models）或定性响应模型（Qualitative response models）。 如果只有两个选择，我们可用0和1 分别表示它们，如乘公交为0，自驾车为1，这样的模型称为二元选择模。

7、,第九章 联立方程模型,单一方程模型只用一个方程描述经济变量与各解释变量之间的关系。在单一方程模型中解释变量是被解释变量变化的原因，它们之间的因果关系是单向的。然而社经济现象是复杂的，因果关系可能是双向的，或者一果多因，或者一因多果，很难用单个方程完整地加以表达。联立方程模型就是由多个互相联系的单一方程组成的方程组。由于它包含的变量多，结构也较复杂，所以能全面反映经济系统的运行规律。,一、联立方程模型及其设定从经济意义上看，联立方程模型主要反映了模型对象的经济行为以及外部环境、市场均衡条件。 如：需。

8、1,“计量检验”复习,2,第九章:虚拟因变量,3,因变量也可以是定性变量。如家庭是否拥有自己的住宅，企业是否在某个地区投资，成年男子是否在“参与劳动”等。,4, 1 线性概率模型（LPM),5,6,7,8,9,10,11,12,4、拟和优度 通常情况下，拟和优度不会太高，在0.2至0.6之间。,13,对于受约束的LPM(b)一般 不会大，大多数实例，当实际的散点非常密集在 点A和B处时， 才会高。,14,15,16, 2 对数单位模型（Logit Model),17,18,19,20,21,用以下方法处理,数据构造,22,23,24,25,26,27,3 概率单位模型(probit Model),28,29,30,31,32,二、Logit模型与Probit。

9、一：绘制时间序列图 根据1970-1991年的美国制造业固定厂房设备投资Y和销售量X的数据在Eviews中录入数据得到固定厂房设备投资Y时间序列图如下 由上图我们可以看出该时间序列可能存在趋势和截距项所以我们选择ADF检验的模型对其检验是否为平稳序列。 二：ADF检验结果 从检验的结果可以看出，在1%、5%、10%三个显著水平下，单位根检验的Mackinnon。

10、我们对经济量进行分析的最终目的，是为了预测某些经济变量的未来值。进行预测的方法有两种。一种是根据一定的经济理论，建立各种相互影响的经济变量之间的关系模型，根据观测到的经济数据估计出模型参数，利用模型来预测有关变量的未来值。这种方法的优点在于精确地考虑到了各经济变量之间的相互影响，有理论依据，但是由于抽样信息不完备，经济模型和经济计量模型不可能真正准确地反映了经济现实，因而得到的结果不可能是相当准确。另一种方法是利用要预测的经济变量的过去值来预测其未来值，而不考虑变量值产生的经济背景。这种方法假定。