張曉峒-當(dāng)代計量經(jīng)濟模型體系第一頁，共102頁。當(dāng)代計量經(jīng)濟模型體系●●●第二頁，共102頁。第三頁，共102頁。第四頁，共102頁。中國能源消費（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）與GDP（萬億元）關(guān)系研究（1980~2006）1．單方程回歸模型

第五頁，共102頁。1999年度中國宏觀經(jīng)濟計量模型框圖（中國社會科學(xué)院數(shù)技經(jīng)研究所）2．聯(lián)立方程模型第六頁，共102頁。GeorgeBox

刁錦寰（G.C.Tiao）3．ARIMA模型、SARIMA模型、組合模型第七頁，共102頁。分析時間序列的兩個基本手段：（1）自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)，（2）譜圖。第八頁，共102頁。

月度數(shù)據(jù)（yt，單位：億元）曲線圖對數(shù)的月度數(shù)據(jù)（Lnyt）曲線圖

（1）案例：SARIMA模型（北京市社會商品零售額月度

數(shù)據(jù)建模，1978:1~1989:12）第九頁，共102頁。

12

Lnyt的相關(guān)圖（下）和偏相關(guān)圖（上）

第十頁，共102頁。

第十一頁，共102頁。

（2）中國城鎮(zhèn)人口政策對城鎮(zhèn)人口數(shù)序列的沖擊（19492005）第十二頁，共102頁。（3）回歸與ARIMA組合（RegARIMA）模型第十三頁，共102頁。4．面板數(shù)據(jù)模型、狀態(tài)空間模型第十四頁，共102頁。面板數(shù)據(jù)示意圖蕭政（ChengHsiao）

第十五頁，共102頁。第十六頁，共102頁。第十七頁，共102頁。第十八頁，共102頁。第十九頁，共102頁。第二十頁，共102頁。JerryA.Hausman面板數(shù)據(jù)模型的檢驗方法第二十一頁，共102頁。

第二十二頁，共102頁。

第二十三頁，共102頁。第二十四頁，共102頁。第二十五頁，共102頁。第二十六頁，共102頁。第二十七頁，共102頁。

第二十八頁，共102頁。面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗（相同根情形）

1．Quah檢驗（1990）2．LL（Levin-Lin）檢驗（1992）3．LLC（Levin-Lin-Chu）檢驗（2002）4．Breitung檢驗（2002）5．Hadri檢驗6．Abuaf-Jorion檢驗（1990），Jorion-Sweeney檢驗（1996）7．Bai-Ng檢驗（2001），Moon-Perron檢驗（2002）8．IPS（Im-Pesaran-Shin）檢驗（1997,2002）第二十九頁，共102頁。面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗（不同根情形）

9．MW（Maddala-Wu）檢驗（1997）10．崔仁（InChoi）檢驗（2001）11．Vanessa（Vanessaetal.）檢驗（2004）12．Taylor-Sarno檢驗（1998）面板數(shù)據(jù)的協(xié)積（協(xié)整）檢驗Pedroni協(xié)積檢驗：以Engle-Granger協(xié)積檢驗方法為基礎(chǔ)構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量，標(biāo)準(zhǔn)化以后漸近服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。（1999,2004）Kao協(xié)積檢驗：以Engle-Granger協(xié)積檢驗方法為基礎(chǔ)構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量，標(biāo)準(zhǔn)化以后漸近服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。（1999）Fisher個體聯(lián)合協(xié)積檢驗（combinedindividualtest）：用個體的協(xié)積檢驗值構(gòu)造一個服從2分布的累加統(tǒng)計量檢驗面板數(shù)據(jù)的協(xié)積性。(MaddalaandWu1999)第三十頁，共102頁?！駹顟B(tài)空間模型第三十一頁，共102頁。5．分位數(shù)回歸模型（含中位數(shù)回歸模型）第三十二頁，共102頁。

分位數(shù)回歸結(jié)果第三十三頁，共102頁。隨著市場經(jīng)濟體制的不斷深化和完善，這種模型的用途將越來越廣泛。6．離散因變量模型（discretedependentvariablemodel）（線性概率模型、Probit模型、logit模型、Tobit模型、有序因變量模型

計數(shù)模型）7．受限因變量模型（limiteddependentvariablemodel）（刪失（censored）、斷尾（truncated）模型）第三十四頁，共102頁。（1）線性概率模型第三十五頁，共102頁。

（2）Logit模型、Probit模型（離散選擇模型）

第三十六頁，共102頁。Logit模型、Probit模型（離散選擇模型）

Logit模型估計值與潛變量散點圖案例：天津市農(nóng)戶勞動力的非農(nóng)業(yè)就業(yè)模型（750戶）。受教育程度等對勞動力的非農(nóng)業(yè)就業(yè)有非常明顯的作用第三十七頁，共102頁。第三十八頁，共102頁。第三十九頁，共102頁。第四十頁，共102頁。7．受限因變量模型第四十一頁，共102頁。刪失回歸、斷尾回歸與OLS回歸線的比較原始數(shù)據(jù)斷尾數(shù)據(jù)（負值刪除）刪失數(shù)據(jù)（負值都改為零）第四十二頁，共102頁。7．受限因變量模型第四十三頁，共102頁。范劍青、姚琦偉著，陳敏譯，《非線性時間序列建模、預(yù)報及應(yīng)用》，高等教育出版社，2005。8．非線性時間序列模型（廣義自回歸、雙線性、門限自回歸、平滑轉(zhuǎn)移模型）第四十四頁，共102頁。第四十五頁，共102頁。第四十六頁，共102頁。第四十七頁，共102頁。案例：2005年8月302007年4月30日407天人民幣元兌美元序列的門限模型

第四十八頁，共102頁。第四十九頁，共102頁。日元兌美元匯率差分序列（收益）D(JPY)高峰厚尾分布特征示意圖

高峰厚尾分布曲線

正態(tài)分布曲線

9．二階矩模型（ARCH、GARCH、隨機波動模型）與持續(xù)期模型第五十頁，共102頁。9．二階矩模型（ARCH、GARCH、SV）與持續(xù)期模型第五十一頁，共102頁。9．二階矩模型（ARCH、GARCH、SV）與持續(xù)期模型第五十二頁，共102頁。第五十三頁，共102頁。案例：上證A股和B股股指的關(guān)系研究第五十四頁，共102頁。案例：上證A股和B股股指的關(guān)系研究第五十五頁，共102頁。案例：上證A股和B股股指的關(guān)系研究上證A股和B股股指之間還存在GARCH-M效應(yīng)。最終選定的是EGARCH-M模型。閾值模型估計結(jié)果第五十六頁，共102頁。9．二階矩模型（ARCH、GARCH、SV）與持續(xù)期模型第五十七頁，共102頁。9．二階矩模型（ARCH、GARCH、SV）與持續(xù)期模型第五十八頁，共102頁。10．向量ARIMA模型、向量自回歸模型與向量誤差修正模型第五十九頁，共102頁。向量自回歸模型與向量誤差修正模型第六十頁，共102頁。向量自回歸（VAR）模型定義第六十一頁，共102頁。案例：上海證券交易所上證指數(shù)和

股票交易總成交量關(guān)系研究上海證券交易所上證指數(shù)和股票交易總成交量序列圖

第六十二頁，共102頁。VAR的預(yù)測非常準(zhǔn)確7期VAR的預(yù)測結(jié)果第六十三頁，共102頁。VAR的平穩(wěn)性分析

2期VAR的特征根7期VAR的特征根VAR模型穩(wěn)定的一種判別條件是，特征方程|1-

I|=0的根都必須在單位圓以內(nèi)。第六十四頁，共102頁。檢驗結(jié)果如下：Granger非因果性檢驗

對數(shù)的上證指數(shù)是其對數(shù)的總成交量的Granger原因；但對數(shù)的總成交量不是對數(shù)的上證指數(shù)的Granger原因。其中滯后20期的輸出結(jié)果:

第六十五頁，共102頁。VAR的脈沖響應(yīng)分析DLOG(SHP)和DLOG(SHQ)VAR(3)的脈沖響應(yīng)

第六十六頁，共102頁。VAR的方差分解DLOG(SHP)和DLOG(SHQ)VAR(3)的方差分解

上證指數(shù)總成交量增長率幾乎對上證股指價格增長率的預(yù)測無任何影響。反之影響也很小。第六十七頁，共102頁。VAR的協(xié)積檢驗第六十八頁，共102頁。向量誤差修正模型（VEC模型）VAR(2)基礎(chǔ)上的VEC模型

VAR(6)基礎(chǔ)上的VEC模型第六十九頁，共102頁。11．時間序列的成分分解模型20世紀(jì)上半葉美國統(tǒng)計學(xué)家W.C.Mitchell（1913年）和F.C.Mills（1924）的思想。第七十頁，共102頁。為什么要對經(jīng)濟序列進行季節(jié)調(diào)整？12．時間序列的季節(jié)調(diào)整：X-13A-S、NBS-SA、TRAMO/SEATS第七十一頁，共102頁。為什么要對經(jīng)濟序列進行季節(jié)調(diào)整？12．時間序列的季節(jié)調(diào)整：X-13A-S、NBS-SA、TRAMO/SEATS第七十二頁，共102頁。為什么要對經(jīng)濟序列進行季節(jié)調(diào)整？12．時間序列的季節(jié)調(diào)整：X-13A-S、NBS-SA、TRAMO/SEATS第七十三頁，共102頁。為什么要對經(jīng)濟序列進行季節(jié)調(diào)整？12．時間序列的季節(jié)調(diào)整：X-13A-S、NBS-SA、TRAMO/SEATS第七十四頁，共102頁。中國已結(jié)束不生產(chǎn)環(huán)比數(shù)據(jù)的歷史！12．時間序列的季節(jié)調(diào)整：X-13A-S、NBS-SA、TRAMO/SEATS第七十五頁，共102頁。第七十六頁，共102頁。第七十七頁，共102頁。第七十八頁，共102頁。（3）季節(jié)調(diào)整原理12．時間序列的季節(jié)調(diào)整：X-13A-S、NBS-SA、TRAMO/SEATS第七十九頁，共102頁。第八十頁，共102頁。（4）中國主要固定、移動假日效應(yīng)的處理第八十一頁，共102頁。（4）中國主要固定、移動假日效應(yīng)的處理第八十二頁，共102頁。（4）中國主要固定、移動假日效應(yīng)的處理第八十三頁，共102頁。春節(jié)國慶節(jié)國慶節(jié)春節(jié)第八十四頁，共102頁?！駟挝桓鶛z驗PeterCBPhillips第八十五頁，共102頁。四種典型的隨機過程

第八十六頁，共102頁?！駟挝桓鶛z驗第八十七頁，共102頁。（模擬4萬次）

第八十八頁，共102頁。○單位根研究中我們的創(chuàng)新第八十九頁，共102頁。F統(tǒng)計量分布的蒙特卡羅模擬○單位根研究中我們的創(chuàng)新第九十頁，共102頁。案例：421天的深證成指序列的單位根檢驗第九十一頁，共102頁。案例：421天的深證成指序列的單位根檢驗用此程序計算F統(tǒng)計量，但不應(yīng)看此概率。第九十二頁，共102頁。案例：421天的深證成指序列的單位根檢驗第九十三頁，共102頁。第九十四頁，共102頁。結(jié)構(gòu)突變序列的單位根檢驗第九十五