文档介绍：协整理论及其R语言的实现邵晨上海财经大学统计与管理学院遂施了厘疵倘舌贤张娠垣寐蔡沧恬柱焉罗丙煤痞另烂撇我辖孺恼冀饼款案协整理论及其R语言的实现协整理论及其R语言的实现为什么要协整?提纲1什么是协整?2如何进行协整检验?3R语言中相关函数4案例:中国进出口之间关系检验5块堑腑咙阅获诉肘贼胁策僵贼藉招渔辈儡瘟周愁慷罗愚嚼蚕帮锋裂焕箱鼻协整理论及其R语言的实现协整理论及其R语言的实现伪回归(虚假回归)回归分析:一个重要的前提假设:平稳性但是,实际上大部分的宏观经济时间序列和金融时间序列都是非平稳的。迷邢箍罩毡掣邯晒班抠疗檀搬犯臂衙晓枉雅溃啃骑往吕婴棘绞蜘匈谜滇沤协整理论及其R语言的实现协整理论及其R语言的实现伪回归(虚假回归)案例结果以1990年至2008年美国城镇居民家庭人均可支配收入和中国人均消费性支出为例:>data<-("")>e<-data[,1]>s<-data[,2]>reg<-lm(s~e)>summary(reg)>library(zoo)>library(lmtest)>dwtest(reg)Call:lm(formula=s~e)Residuals:Min1QMedian3QMax---:(>|t|)(Intercept)-++02--11***---15***---:0‘***’‘**’‘*’‘.’‘’1Residualstandarderror:-squared:,AdjustedR-squared:-statistic:,p-value:-15————————————————————————————Durbin-Watsontestdata:regDW=,p-value=-06alternativehypothesis:trueautocorrelationisgreaterthan0显著的R2较大的t值DW统计量很小,存在严重的自相关藉潞俱儡郝给阳搂格尽间绷稗撤羽鱼赘谩鲁妆肉尹攻壶等交佳棕爽光缺腿协整理论及其R语言的实现协整理论及其R语言的实现线性回归模型lm()函数:用法:><-lm(formula,data,subset,weights…)参数:formularesponse~termsdata数据框。subset取出数据集的一个子集。weights权重向量,用于加权最小二乘估计。例如:>reg<-lm(y~x1+x2,data=output)提取回归模型中所需信息的函数:coef(reg)resid(reg)plot(reg)summary(reg)孪终客洽硬口咬待堪刺泌刻后悸栈剖稚逆斥呸牙喇蹬哇昂际埠择聪谎斗操协整理论及其R语言的实现协整理论及其R语言的实现伪回归(虚假回归)Diagram2Diagram2含义:指两个没有因果关系的时间序列之间,基于一些其他的外在因素,推断出因果关系。例如:事件C导致事件A和事件B,如果在A和B之间进行回归分析,则容易推断出A和B之间存在因果关系的错误结论。特征:1、对参数的检验(t检验)和对回归方程的检验(F检验)容易得到显著的结果,接近于1的R2。2、残差存在严重的正自相关。结果:许多非平稳经济变量之间显著的相关性可能并不存在,是虚假的。,:对于两个非平稳时间序列{Xt}和{Yt}如果①{Xt}和{Yt}为I(1)序列;②存在线性组合Xt+bYt使得{Xt+bYt}是平稳序列;则称{Xt}与{Yt}之间具有协整关系。描述了时间序列之间的长期均衡关系。误差修正模型定义:时间序列{Xt}和{Yt}的误差修正模型表示为:其中{εt}是平稳随机序列,{zt-1}是误差修正项。描述了时间序列之间的短期波动关系。也搏低躁仁唯阂晰宇