关于多元时间序列平稳、协整、传统回归、格兰杰的看法

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笔者近日以来发现，论坛上诸多谈了时间序列的平稳性、协整以及之后能不能进行传统意义上的回归分析，格兰杰因果检验等的问题。笔者今日发帖论述下这几个问题，解释的不完善的地方敬请指教！
第一，时间序列数据为依据的经验研究都假定有关的时间序列是平稳的（古扎拉蒂，第四版英文原版792页）；以一元时间序列回归为例，y=β0+β1x1t+εt ，如果前面两个变量的非平稳，但是存在协整关系，则做回归将是有意义的（不是谬误回归），此种情况下，传统的回归方法论对涉及非平稳的时间序列的数据仍可适用，这种情况下的回归叫做协整回归。协整的回归概念可以推广到多变量模型中，即为：如果在多元时间序列模型中，比如：y=β0+β1x1t+β2x2t+…+βkxkt+εt，经过检验发现不平稳，但是具有协整关系，则做回归将是有意义的（不是谬误回归），此种情况下，传统的回归方法论对涉及非平稳的时间序列的数据仍可适用。（古扎拉蒂，第四版英文原版822页）。
第二，另外，ECM方程在实际应用中依然存在许多问题，因此，协整之后，包括古扎拉蒂在内的学者们并没有说“必须要做”ECM的处理。
第三，诸多坛友多次强调以特定研究的目的来进行实证研究，这个基调被李子奈批评过，参加李子奈：计量经济学（第三版）317页。
第四，格兰杰检验中的非平稳问题。这个问题其实已经困绕实证研究者很长时间，原始的格兰杰因果性定义并没有规定变量必
须是平稳的,当格兰杰（1969）首先提出他的因果性定义的时候，非平稳变量的问题在计量经济学占据了重要地位,而格兰杰（1980）重新回顾他的因果性定义的时候，对变量平稳性也没有再深入分析，他只是指出：“非平稳变量带来的问题过于复杂，不便展开讨论”，但是目前有一点学术界是有定论的，就是如果变量是非平稳的，那么用F统计量来做推断会产生问题,总之，格兰杰因果性检验并非发现因果性的灵丹妙药，也不是唯一药方,连格兰杰本人(Granger, 1988)也承认，当从理论上相信变量之间有因果性的时候，这种检验可以增强对因果性的信心，（曹永福，数量经济技术经济研究，2006）。也就是说，非平稳的序列（迥异的单整介数情况下）并非不能做格兰杰因果检验！但是，这种在非平稳情况下得出的结论必须谨慎对待！

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关键词：多元时间序列 时间序列 格兰杰 数量经济技术经济研究 格兰杰因果检验 网络培训 英文原版 回归分析 格兰杰 实际应用

看了

不错！

mark，这个困扰很久了