時間序列分析的基本概念與檢驗(ppt 58頁)

時間序列分析的基本概念與檢驗目錄：
第一節、時間序列分析的基本概念
第二節、平穩性的檢驗
第三節、協整

時間序列分析的基本概念與檢驗內容提要：
經濟分析通常假定所研究的經濟理論中涉及的變量之間存在著長期均衡關係。按照這一假定，在估計這些長期關係時，計量經濟分析假定所涉及的變量的均值和方差是常數，不隨時間而變。
然而，經驗研究表明，在大多數情況下，時間序列變量並不滿足這一假設，從而產生所謂的“偽回歸”問題(‘spurious’ regression problem)。
為解決這類問題，研究人員提出了不少對傳統估計方法的改進建議，其中最重要的兩項是對變量的非平穩性 (non-stationarity) 的係統性檢驗和協整(cointegration)。
協整分析被認為是上世紀八十年代中期以來計量經濟學領域最具革命性的進展。簡單地說，協整分析涉及的是一組變量，它們各自都是不平穩的（含義是隨時間的推移而上行或下行），但它們一起漂移。這種變量的共同漂移使得這些變量之間存在長期的線性關係，因而使人們能夠研究經濟變量間的長期均衡關係。如果這些長時間內的線性關係不成立，則對應的變量被稱為是“非協整的” (not cointegrated)。
誤差修正模型：
一般說來，協整分析是用於非平穩變量組成的關係式中長期均衡參數估計的技術。它是用於動態模型的設定、估計和檢驗的一種新技術。
此外，協整分析亦可用於短期或非均衡參數的估計，這是因為短期參數的估計可以通過協整方法使用長期參數估計值，采用的模型是誤差修正模型 (error correction model)。
在介紹上述方法之前，下麵先介紹所涉及的一些術語和定義。

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