文档介绍：第二讲时序方法论
第1页，共20页，2022年，5月20日，***43分，星期日
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时间序列建模
传统结构模型的缺陷
时间序列建模方法论
时间序列模型：AR，MA ARMA
(eds), The Phillips Curve and the Labor Market(Caregie-Rochester Conference Series, Volume 1). Amsterdam: North-Holland
结构模型的困境之三：
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结构模型的困境之四：
伪回归
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伪回归问题的提出（spurious regression ）
在时间序列分析中，如果用两个独立的非平稳时间序列建立回归模型，往往会得到具有统计显著性的回归参数，这种现象称为虚假回归，在统计上也称为无意义相关。
最早是Rule在研究1866到1911年之间英国的人口死亡率和在教堂举行婚礼比率之间的高相关关系时提出的。
在计量经济学中，Granger-Newbold（1974）利用蒙特卡罗模拟得出当两个独立的非平稳过程进行回归时会出现虚假回归现象。
Granger C. W. J. and Newbold P. (1974), “spurious regressions in econometrics”.[J] Journal of Econometrics, 2:111-20.
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设定:
回归：
预期：
伪回归的理论解释
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实际上我们得到怎样的结果呢？
张晓峒（2004）：《计量经济分析》，经济科学出版社。P126-135
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时序模型的兴起
为此，经济计量学家开始沿着两条不同线索解决结构预测中存在的问题。一是仍坚持结构模型的建模思路，并针对结构模型中存在的问题进行修补。在这一方面，Fair和Taylor的工作尤其突出，他们把理性预期的思想纳入了经济计量模型之中。
Fair,(1984),Specification, Estimation, and Analysis of Macroeconometic Models. Cambrige,Mass.:Harvard university Press.
第二条线索则有着方向性的变化，即从结构预测转向非结构预测。在很多种情况下，预测者往往关注的是政策不变条件下经济发展的未来趋势，因此，非条件预测更为适用，由于非条件预测并不需要使用结构模型，于是，在上个世纪70年代后期，非结构预测逐渐成为预测的主流。非结构预测的概念是相对于结构预测提出的。结构预测模型强调了经济理论在建模过程中的重要性，因此，“理论驱动建模”贯穿结构预测的始终。而非结构预测突出了经济变量的时序性，重点考察序列本身的数据特征，这种方法也称为时间序列分析，“数据驱动建模”成为非结构预测的核心。
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中国物价水平的变动
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时序方法发展脉络
从逻辑上看，非结构预测引起人们的重视是源于结构预测的失灵，但历史地看，早在 上世纪初期人们就开始了对非结构预测的研究，由于这种方法并不强调经济理论的基础性作用，因此，与结构预测大起大落的发展轨迹不同，非结构预测方法是在坚实、稳定的数理基础上逐渐丰富和完善起来的。
前苏统计学家和经济学家Slutsky（1927）和英国统计学家Yule (1927）在研究中发现，简单的线性差分方程能够很好地拟合、并预测许多经济和金融时间序列，他们把这种随机差分方程称为自回归过程（AR），与自回归过程关系密切的还有移动平均过程（MA），AR模型与MA模型也成为时间序列分析的基础 Frisch（1933）认为，Slutsky和Yule的贡献不仅仅在于提出了用于预测的AR和MA模型，更重要的是利用这些模型解释了动态经济系统中的脉冲和传导机制