DSGE的观测变量我该用什么形式？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

老师，我选取的时间序列为季度数据，经过HP滤波处理，并取对数。
对冲击变量的向量自回归模型的系数做估计时候，由于原序列是不平稳的，我一般是经过取对原序列1阶或二阶差分后的序列才做自回归，得到的系数才是小于1的。。这样的话，在将时间序列引入DSGE模型时候，我放入模型的序列应该用差分后的序列，还是只要经过HP处理过的序列就可以了？如果放入未经差分的序列，那就和自回归系数不符合了（正常的序列是不平稳的，做出来的自回归系数大于1）。但是稳态值的估计肯定是用未经差分的序列的啊。我这里有点困惑。不知道您能不能看懂我的意思？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：DSGE 观测变量 向量自回归模型 dsge模型 自回归模型 时间

差分不是目的，而是平稳化才是目的。DSGE里面的序列必须全部都平稳，因为你parameterisation要求模型平稳，但是数据不平稳就会导致模型无法参数估计。但是一般都要先log difference，才能HP。这两个处理方式的目的都完全不同。

rastila 发表于 2012-6-4 13:32
差分不是目的，而是平稳化才是目的。DSGE里面的序列必须全部都平稳，因为你parameterisation要求模型平稳， ...

我一般先是对有季节趋势的序列用x12去除，再对序列取对数，然后再用ADF检测是否平稳，然后选择1阶还是2阶差分，求出自回归系数。再将hp后的序列代入dsge，这样的顺序是否正确？那如果有的序列是1阶差分平稳，有的是2阶差分平稳。我如果这样分别代入，那模型会不会失去意义了呢？

rastila 发表于 2012-6-4 13:32
差分不是目的，而是平稳化才是目的。DSGE里面的序列必须全部都平稳，因为你parameterisation要求模型平稳， ...

可是序列log 差分后本来平稳的，再经过hp处理，反而又变得不平稳了啊

tekuai5602 发表于 2012-6-4 14:54
可是序列log 差分后本来平稳的，再经过hp处理，反而又变得不平稳了啊

把数据发上来

C        EX        F        G        MS        Y
8394.4        52.15        4694.8        2268.98        136407.8        20647
7853.6        71.7        4734.4        3308.71        140833.6        23101.2
8087.5        67.86        4779.1        3408.52        147305.4        24539.3
9817.1        49.7        4908.2        2317.94        153887.5        30927.1
9256        47.18        5192.4        2687.69        159437.3        23299.5
8659.2        37.67        5370.2        3878.62        160991.7        25651.4
8877.7        54.48        5703        4156.73        166134.8        26867.3
10802.3        91.57        6235.2        2878.43        172566.1        33837
10165.6        72.86        6685.4        3349.77        178753.8        25375.7
9786.6        61.02        7150.5        4491.01        184852.2        27965.3
10155.8        59.7        7582.5        4824.71        195156.4        29715.7
11916.5        103.79        8265.8        3216.85        205974.9        37276
11588.9        -10.22        9287.2        3709.49        213601.1        28861.8
10803.8        53.94        10128.3        5402.68        220022.2        31007.1
11626.4        46.79        11050.8        5166.68        232349.7        33460.4
13583        163.28        12246        3391.08        245200.6        42493.5
13295.1        -84.37        12821.8        4285.85        253177.9        33420.6
12870.6        16.96        13782.2        5744.94        261011.1        36985.3
13735.5        115.14        14936.9        5802.68        267546.6        39561.7
16529.5        280.61        17262.5        4120.09        279139.3        49910.7
15112.2        165.84        19254        4887.72        284621.7        39117
14497.5        232.57        20727.5        6764.18        288983.9        42796
15470.9        287.01        22549.4        6936.34        298005        44744
18606        335.63        23979.9        4969.19        313145.7        58280
18440.2        231.05        25739.2        5894.74        318344.9        45316
18008        379.64        27611.8        7823.95        327950.7        50113
18643.2        487.07        29145.2        7993.73        344312.8        51912
21318.6        677.55        31147.2        6039.35        366040.1        68973
21187.8        465.07        34640.9        6381.61        382623.5        54756
20856        662.42        38718.6        9585.32        393801.5        61243
21783.2        732.45        42274.5        9960.35        419822.2        64120
25383        760.19        44800.6        7029.03        445219.2        85709
25555.2        414.43        49191.2        8319.7        455915.6        66284
25487.5        582.38        53624.5        11792.69        459859.9        74194
26843        833.43        56348.9        11979.34        467631.3        76548
30602        1143.48        57104.4        8215.7        481238.1        97019
29398        622.5        57792.7        12810.92        507905        65745
29313.2        339.42        62299.8        16091.64        553377.4        74117
30964.9        386.4        66580.5        16300.22        597992.2        77955
35666.6        613.7        71162.1        30671.19        641484.7        123086
36374        142.4        72868.9        14329.96        683273.9        81622.3
36295.4        411.7        73842.9        19481.4        710987.7        91217.7
38359.1        656.4        77350.3        20693.6        728826.6        95820
43525.2        631.2        83760.5        35069.94        779355        129323
42606.1        -7        89677.3        18053.6        787221        96311
42910.9        467.5        95093.3        26381.5        810719.1        108148
44978.1        637.6        97094.6        25045.5        811132.7        116233
50415        480.7        96758.6        39449.4        847816.8        150344.6
不知道为什么没法上传EXCEL文件啊。。

rastila 发表于 2012-6-4 15:37
把数据发上来

数据我只能上传到讨论七里面了。。

差分 和 hp处理是两种不同的去势方法，两种都用当然不平稳了！！

一般用与理论模型中变量形式相一致的形式-----取对数后HP滤波

wangfaxian 发表于 2012-6-15 19:06
一般用与理论模型中变量形式相一致的形式-----取对数后HP滤波

3Q,呵呵，这个hp滤波使用后，我们需要保留的应该是smoothed series 还是cycle series？我用的是eviews呢。