专题资料(2021-2022年)Eviews实验报告5.doc
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1、实验概述:【实验目的及要求】l 深刻理解平稳性的要求和ADL自回归分布之后建模的思想。l 学会ADL模型的实际应用方法,确定并建立模型。l 学会如何利用模型进行预测。l 熟练掌握EVIEWS的结果,看懂eviews的输出结果。【实验原理】我们在上一节引入了分布滞后模型: Yt =+0Xt +1Xt-1 +sXt-s + ut (1) 在这类模型中,由于在X和它的若干期滞后之间往往存在数据的高度相关,从而导致严重多重共线性问题。因此,分布滞后模型极少按(1)式这样的一般形式被估计。通常采用对模型各系数j施加某种先验的约束条件的方法来减少待估计的独立参数的数目,从而避免多重共线性问题,或至少将其影
2、响减至最小。这方面最著名的两种方法是科克方法和阿尔蒙方法。下面首先介绍科克方法。这种解释变量中包括因变量的滞后值的模型称为自回归模型。仅包含因变量一期滞后值的自回归模型是动态经济模型的一种比较简单的形式。由于在解释变量中包含了因变量的滞后值,我们就可以动态地考察该变量在若干周期中的变动,因此称为动态模型。在自回归模型(4)中,由于随机解释变量的存在和序列相关的可能性这双重原因,OLS法不能直接应用,因此我们必须研究这类模型的估计问题。一、自回归模型的估计问题 OLS法的应用,要求解释变量Xt为非随机的。在自回归模型中,由于Yt-1作为解释变量,这一条件已无法满足,这表明,Yt-1是随着随机扰动
3、项Vt-1的变动而变动的,即Yt-1部分地由Vt-1决定,因而Yt-1是随机变量。1. 解释变量为随机变量时OLS估计量的统计性质 可以证明,当X为非随机变量这一条不满足时(1)若每一个Xt都独立于所有的扰动项ut,即 cov(Xs,ut)=0, s=1,2,n t=1,2,n 则OLS估计量仍为无偏估计量。(2)若解释变量Xt独立于相应的扰动因素ut,即随机解释 变量与扰动项同期无关 : Cov(Xt,ut)=0, t=1,2,n 则OLS估计量为一致估计量。(3)若上述两条均不满足,则OLS估计量既是有偏的,又 是不一致的。2、自回归模型的估计问题 在自回归模型的情况下,第(1)条已无法满
4、足,因为Yt-1显然可以表示为Vt-1,Vt-2,V1等的函数,因而依赖于Vt-1和所有早期的扰动因子。 现在让我们来看是否有可能满足解释变量与扰动项同期无关的条件,从而得到一个一致的估计量。在自回归模型(4)的情况下,也就是要求Yt-1独立于Vt,或 Cov(Yt-1,Vt)=0 不难看出,只要扰动项Vt是序列独立的(即自回归模型(4)的各期扰动项相互独立),我们就可以假定Yt-1独立于所有未来的扰动因子(包括Vt),在这种假定下,Yt-1与Vt无关,我们对(4)式应用OLS得到的参数估计量是一致估计量。 让我们回到本节开始时列出的三个模型,看看我们关于Yt-1独立于所有未来的扰动因子,特别
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