Chapter 4: Time Series Econometric Model

本章内容可参考书籍：
《计量经济学（第四版）》第五章
《Time Series Analysis with Applications in R》Chapter 2
《Analysis of Financial Time Series》Chapter 2

1、时间序列的自相关现象：【补充】


1

2、时间序列的平稳性
①平稳性的基本思想是，决定过程特性的统计规律不随着时间的变化而改变，否则出现伪回归现象。


1

②建立在平稳的时间序列基础上进行建模，否则进行（最小二乘）回归。
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3、时间序列平稳性的单位根检验


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4、时间序列的单整、协整、误差协整模型
①单整

1

②协整
1

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③检验协整性：
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④误差修正模型※
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\Delta y_t=\beta_0+\beta_1 \Delta x_t+\lambda ecm_{t-1}+v_t

由E-G两步法，其中的
ecm_t
可设为残差滞后项。
⑤Granger因果检验
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本章stata代码：
tsset t
dfuller lnair, lags(3) trend regress
dfuller lnair, lags(3) noconstant regress
dfuller lnair, lags(3) drift regress
dfuller lnair, lags(1) trend regress
ssc install gcause
gcause lny lnx, lag(3)
gcause lnx lny, lag(3)
如何用stata做协整 DOC88

dfuller lags(3) trend; dfuller lags(3),noc

dfuller lags(3) drift; dfuller lags(1),trend

dfuller LNf，trend regress lag（1）
回归
\Rightarrow LNf=b_1*c+b_2*t+b_3*LNf_{(-1)}+u

dfuller LNf，lag（1）
回归
\Rightarrow LNf=b1*c+b2*LNf_{(-1)}+u

L1=LNf_{（-1）}, LD=LNf-LNf_{（-1）}

原序列不平稳

一阶差分后序列平稳，即一阶单整

检验是否具有协差

VECM

Granger因果检验

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