第九章 时间序列计量经济学模型的理论与方法 第一节时间序列的平稳性及其检验 第二节随机时间序列模型的识别和估计 第三节协整分析与误差修正模型
第九章 时间序列计量经济学模型的理论与方法 第一节 时间序列的平稳性及其检验 第二节 随机时间序列模型的识别和估计 第三节 协整分析与误差修正模型
§91时间序列的平稳性及其检验 问题的引出:非平稳变量与经典回归 模型 时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程
§9.1 时间序列的平稳性及其检验 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归 模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程
、问题的引出:非平稳变量与经典 回归模型
一、问题的引出：非平稳变量与经典 回归模型
1.常见的数据类型 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-sectional data) 平行面板数据( panel data/time- series cross-section data) ★时间序列数据是最常见,也是最常用到的数据
⒈常见的数据类型 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-sectional data) • 平行/面板数据（panel data/time-series cross-section data) ★时间序列数据是最常见，也是最常用到的数据
2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 放宽该假设:X是随机变量,则需进一步要求: (1X与随机扰动项μ不相关:Cov(X,)=0 (2)∑(X1-X)/n依概率收敛:limΣ(x,-x)m)=Q
⒉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 • 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 不相关∶Cov(X,)=0 (Xi − X) / n 2 − = → P Xi X n Q n ( ( ) / ) 2 (2) 依概率收敛： lim