統計學-時間序列分析(ppt 58頁)

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

第一節 時間序列分析的基本概念
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
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)。

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