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      基于R語言的時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)及實(shí)證分析①

      2017-05-30 02:51:20李文劉永輝楊嬌
      中國商論 2017年16期
      關(guān)鍵詞:R語言時(shí)間序列

      李文 劉永輝 楊嬌

      摘 要:平穩(wěn)性檢驗(yàn)是時(shí)間序列分析中的基礎(chǔ)內(nèi)容,R語言是數(shù)據(jù)分析的重要工具,本文把兩者結(jié)合在一起研究時(shí)間序列的平穩(wěn)性。首先基于單位根檢驗(yàn)的基本原理,簡要介紹了ADF檢驗(yàn)法、PP檢驗(yàn)法、DF-GLS檢驗(yàn)法;KPSS檢驗(yàn)法和NP檢驗(yàn)法,其次分析了R語言中的單位根檢驗(yàn);最后開展實(shí)證分析,以國家外匯管理局官網(wǎng)公布的中國宏觀經(jīng)濟(jì)變量為研究對象,對經(jīng)常項(xiàng)目差額、人民幣匯率日對數(shù)收益率與出口額等3個(gè)變量的序列數(shù)據(jù),用R語言進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和時(shí)間序列平穩(wěn)性分析。

      關(guān)鍵詞:單位根檢驗(yàn) R語言 時(shí)間序列

      中圖分類號:F224 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號:2096-0298(2017)06(a)-150-04

      1 引言

      在時(shí)間序列分析中,單位根檢驗(yàn)是進(jìn)行協(xié)整分析、格蘭杰因果檢驗(yàn)等計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型建立的前提條件是回歸時(shí)要求變量是平穩(wěn)的,但現(xiàn)實(shí)中的經(jīng)濟(jì)變量大多都是非平穩(wěn)的,因此建模前需對變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

      近些年單位根檢驗(yàn)理論不斷得到完善和發(fā)展,出現(xiàn)了多種檢驗(yàn)方法,如DF和ADF檢驗(yàn)法、PP檢驗(yàn)法、KPSS檢驗(yàn)法、DF-GLS檢驗(yàn)法、ERS檢驗(yàn)法、NP檢驗(yàn)法以及霍爾工具變量法等。最常用的單位根檢驗(yàn)方法是Fuller(1976)以及Dickey和Fuller(1979)提出的DF檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)以及Phil—lips和Perron(1988)提出的PP檢驗(yàn)法。為了提高時(shí)間序列單位根檢驗(yàn)結(jié)果的可信性,應(yīng)針對變量的數(shù)據(jù)生成特點(diǎn)采用多種單位根檢驗(yàn),并對其結(jié)果進(jìn)行綜合比較,若檢驗(yàn)結(jié)果拒絕單位根過程,則可得出該序列是平穩(wěn)序列;但若是非平穩(wěn)的,還不能得出最終結(jié)論,因?yàn)闄z驗(yàn)研究假設(shè)前提是數(shù)據(jù)生成過程(DGP)無結(jié)構(gòu)變化。

      2 理論框架

      2.1 非平穩(wěn)時(shí)間序列

      2.3 R中的單位根檢驗(yàn)

      在R中進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的包有urca(Unit Root and Cointegration Tests for Time Series Data)和fUnitRoots(Trends and Unit Roots),urca是實(shí)施計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析中遇到的單位根和協(xié)整檢驗(yàn);fUnitRoots是適用于“金融工程和計(jì)算金融”的教學(xué)環(huán)境(見表1、表2)。

      3 實(shí)證分析

      3.1 數(shù)據(jù)來源

      本文以中國宏觀經(jīng)濟(jì)變量為研究對象,所有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均來源于國家外匯管理局官網(wǎng)。其中包括經(jīng)常賬戶、人民幣匯率中間價(jià)和出口額。經(jīng)常賬戶反映了一個(gè)國家凈國外資產(chǎn)的變動(dòng),本文選取1982年~2016年經(jīng)常賬戶余額數(shù)據(jù),共35個(gè)年度;人民幣匯率中間價(jià)是即期銀行間外匯交易市場和銀行掛牌匯價(jià)的最重要參考指標(biāo),在衡量外匯市場穩(wěn)定上起到重要的作用,本文選取2016年一年人民幣兌美元交易日中間價(jià),共244個(gè)觀察值,對人民幣匯率取對數(shù)處理并作一階差分得到人民幣匯率日對數(shù)收益率;一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的進(jìn)出口貿(mào)易收支是其國際收支中經(jīng)常項(xiàng)目的重要組成部分,是影響一個(gè)國家國際收支的重要因素,本文選取1982年~2016年出口數(shù)據(jù),共35年度。數(shù)據(jù)分析使用的軟件是R語言。

      3.2 數(shù)據(jù)生成結(jié)構(gòu)

      對3個(gè)時(shí)間序列的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性與實(shí)證分析,初步判斷數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程特點(diǎn),數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程可對單位根檢驗(yàn)方法的選擇提供重要的依據(jù)。ADF單位根檢驗(yàn)方法中的備擇假設(shè)是假設(shè)數(shù)據(jù)生成過程是自回歸模型,與之具有互補(bǔ)性的方法是KPSS單位根檢驗(yàn)法,所以,如果需要檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)生成過程是自回歸模型,把ADF檢驗(yàn)法與KPSS檢驗(yàn)法聯(lián)合起來檢驗(yàn),結(jié)果的可靠性更高。PP單位根檢驗(yàn)中的備擇假設(shè)是假設(shè)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程是移動(dòng)平均模型,NP單位根檢驗(yàn)對PP檢驗(yàn)進(jìn)行了修正,更適合小樣本條件下的平穩(wěn)性檢驗(yàn),所以如果數(shù)據(jù)生成過程是服從移動(dòng)平均模型,把PP與NP檢驗(yàn)法聯(lián)合起來檢驗(yàn)的結(jié)果可能更符合實(shí)際情況。綜上所述,在對變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)之前,可以首先判斷變量數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程所屬的類型。

      經(jīng)常項(xiàng)目差額,人民幣匯率日對數(shù)收益率與凈出口的時(shí)序圖如下所示。通過對時(shí)序圖進(jìn)行描述性分析,可直觀分析數(shù)據(jù)生成過程的特點(diǎn)。

      圖1顯示了1982年~2016年經(jīng)常賬戶差額的時(shí)序圖,共35年度數(shù)據(jù),經(jīng)常賬戶差額的單位為億美元,從圖1中我們可以看出序列1982年~2000年緩慢增長,2000年~2007年呈指數(shù)增長,隨后不規(guī)則的上下波動(dòng),整體上序列的波動(dòng)情況不明顯。

      圖2顯示了2016年一年人民幣匯率日收益率,共244個(gè)觀察值。從圖2中可以清晰的看到序列在0附近上下波動(dòng),初步推斷人民幣匯率日對數(shù)收益率的波動(dòng)性在2016年保持相對平穩(wěn)。

      圖3顯示了1982年~2016年貨物和服務(wù)的出口額數(shù)據(jù)的時(shí)序圖,共35年度數(shù)據(jù),y軸單位為億美元,從圖3中我們可以看出序列總體向上增長的趨勢,由時(shí)序圖初步推斷是確定性趨勢非平穩(wěn)序列。

      接下來繼續(xù)考察3個(gè)序列的數(shù)據(jù)生成結(jié)構(gòu),采用樣本自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù),以及ARIMA模型的建模過程,得到相應(yīng)序列的數(shù)據(jù)生成特點(diǎn)。對于經(jīng)常項(xiàng)目差額,它的自相關(guān)函數(shù)衰減的速度較慢,偏自相關(guān)函數(shù)在1階之后變的較小,初步判斷是自回歸過程。由人民幣匯率日收益率的樣本自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖,可見自相關(guān)函數(shù)在1階之后變的很小,因此,對于人民幣匯率日收益率序列,選擇MA(1)模型可能是適當(dāng)?shù)?,R軟件中的auto.arima()命令也選擇了MA(1)模型。對于出口額,它的樣本自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)出現(xiàn)拖尾現(xiàn)象,R軟件中的auto.arima()命令選擇了ARIMA(0,2,1)模型。

      根據(jù)以上數(shù)據(jù)生成結(jié)構(gòu)特點(diǎn),對三個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),對經(jīng)常項(xiàng)目差額主要參考ADF、KPSS和DF-GLS的檢驗(yàn)結(jié)果,對人民幣匯率日對數(shù)收益率主要參考PP和NP檢驗(yàn)的結(jié)果,對出口額主要參考多種單位根檢驗(yàn)的結(jié)果來判斷序列的平穩(wěn)性。

      3.3 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

      對三個(gè)變量序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果見表3。

      在對經(jīng)常賬戶差額進(jìn)行單位根檢驗(yàn)過程中,首先設(shè)定ADF檢驗(yàn)具有趨勢增長,檢驗(yàn)式中時(shí)間趨勢項(xiàng)參數(shù)是否顯著;去掉時(shí)間趨勢項(xiàng)后繼續(xù)檢驗(yàn),檢驗(yàn)式中常數(shù)項(xiàng)參數(shù)是否顯著;最后去掉常數(shù)項(xiàng)后繼續(xù)檢驗(yàn)平穩(wěn)性。結(jié)論是接受原假設(shè),認(rèn)為經(jīng)常賬戶差額序列是非平穩(wěn)序列,同時(shí)顯示在10%的顯著性水平下該序列是趨勢平穩(wěn)序列。

      對經(jīng)常賬戶差額序列做PP檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為-4.15,拒絕原假設(shè),認(rèn)為經(jīng)常賬戶余額序列平穩(wěn)。對此,我們進(jìn)行了退勢-GLS檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為-1.252,在5%的顯著性水平上接受原假設(shè),認(rèn)為序列不平穩(wěn)。對該序列進(jìn)行了KPSS檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為0.7267 ,在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),認(rèn)為序列不平穩(wěn)。對該序列進(jìn)行了NP檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為-4.072,在5%的顯著性水平上接受原假設(shè),認(rèn)為序列不平穩(wěn)。

      根據(jù)以上5種單位根檢驗(yàn)方法的檢驗(yàn)結(jié)果,把ADF檢驗(yàn)聯(lián)合KPSS檢驗(yàn),可以判定經(jīng)常賬戶差額為非平穩(wěn)序列。而PP檢驗(yàn)結(jié)果確定為平穩(wěn)序列,所以檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)生矛盾。因此,若選用不當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)方法得出的結(jié)果可能恰好相反。所以,在不確定數(shù)據(jù)生成過程是不能準(zhǔn)確無誤的判定序列是否平穩(wěn)。綜上所述,經(jīng)常項(xiàng)目差額是非平穩(wěn)序列。

      對人民幣匯率日對數(shù)收益率序列的單位根檢驗(yàn)。由時(shí)序圖可知不會(huì)是確定性趨勢非平穩(wěn)序列(yt=α+rt +yt-1+ut),也不會(huì)是隨機(jī)趨勢序列(yt=α+ yt-1+ut )。所以用隨機(jī)趨勢序列設(shè)定檢驗(yàn)式。對人民幣匯率日收益率序列進(jìn)行DF單位根檢驗(yàn)?;谌嗣駧艆R率日收益率的樣本PACF, DF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是-11.93,這表明在5%的置信水平上顯著的拒絕原假設(shè),認(rèn)為人民幣匯率日收益率序列平穩(wěn)。

      進(jìn)行PP檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為-259.5,拒絕原假設(shè),序列平穩(wěn)。進(jìn)行退勢-GLS檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為-3.37,在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),認(rèn)為序列平穩(wěn)。進(jìn)行了KPSS檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為0.2249,接受原假設(shè),認(rèn)為序列平穩(wěn)。進(jìn)行了NP檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為-18.06,拒絕原假設(shè),認(rèn)為序列平穩(wěn)。綜合以上5種單位根檢驗(yàn)方法,可以推斷人民幣匯率日收益率為平穩(wěn)序列。

      對出口額進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。在檢驗(yàn)過程中,首先設(shè)定ADF檢驗(yàn)具有趨勢增長,檢驗(yàn)式中時(shí)間趨勢項(xiàng)參數(shù)是否顯著;去掉時(shí)間趨勢項(xiàng)后繼續(xù)檢驗(yàn),檢驗(yàn)式中常數(shù)項(xiàng)參數(shù)是否顯著;最后去掉常數(shù)項(xiàng)后繼續(xù)檢驗(yàn)平穩(wěn)性。結(jié)論是接受原假設(shè),認(rèn)為出口額序列是非平穩(wěn)序列。

      對出口額序列做PP檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值是0.8991,在5%顯著性水平下接受原假設(shè),認(rèn)為出口額序列非平穩(wěn)。進(jìn)行了退勢-GLS檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值是-1.484,在5%的置信水平上接受原假設(shè),認(rèn)為序列不平穩(wěn)。進(jìn)行了KPSS檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為0.8104,拒絕原假設(shè),認(rèn)為序列不平穩(wěn)。進(jìn)行了NP檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值是-3.02,在5%顯著性水平下接受原假設(shè),認(rèn)為出口額序列非平穩(wěn)。綜上所述,推斷出口額序列是非平穩(wěn)序列。

      4 結(jié)語

      單位根檢驗(yàn)是時(shí)間序列分析中的重要內(nèi)容,R語言是數(shù)據(jù)分析的重要工具,本文把兩者結(jié)合在一起研究單位根檢驗(yàn)?;趩挝桓鶛z驗(yàn)的原理,本文梳理了5種單位根檢驗(yàn)的方法,并說明了在R中如何實(shí)現(xiàn)。為提高檢驗(yàn)的功效,針對數(shù)據(jù)生成過程的特點(diǎn)采用多種檢驗(yàn)法進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。在檢驗(yàn)過程中,首先分析變量序列數(shù)據(jù)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)特點(diǎn),然后選擇合適的單位根檢驗(yàn)方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)的結(jié)果不僅包含數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)的結(jié)論,如果結(jié)論是非平穩(wěn),還可以進(jìn)一步判斷序列非平穩(wěn)的類型。檢驗(yàn)的過程主要包含數(shù)據(jù)的預(yù)處理、時(shí)序圖、自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)、求和自回歸移動(dòng)平均模型的建模、單位根檢驗(yàn)方法的選擇、結(jié)論的分析等內(nèi)容。利用這個(gè)過程,本文對中國宏觀經(jīng)濟(jì)變量經(jīng)常項(xiàng)目差額、人民幣匯率日對數(shù)收益率與出口額共3個(gè)變量的序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 張曉峒,白仲林.退勢單位根檢驗(yàn)小樣本性質(zhì)的比較[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2005(5).

      [2] 房林,鄒衛(wèi)星.多種單位根檢驗(yàn)法的比較研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2007(1).

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      [4] 欒惠德.帶有結(jié)構(gòu)突變的單位根檢驗(yàn)——文獻(xiàn)綜述[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2007(3).

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      ①基金項(xiàng)目:本研究得到《經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列分析》課程建設(shè)的資助。

      作者簡介:李文(1970-),女,漢族,山東人,副教授,博士,主要從事時(shí)間序列分析、國際金融等方面的研究;劉永輝(1964-),男,漢族,山東人,教授,博士,主要從事金融時(shí)間序列分析、金融統(tǒng)計(jì)等方面的研究;楊嬌(1992-),女,漢族,江西人,碩士,主要從事時(shí)間序列分析方面的研究;杜赫銘(1996-),男,漢族,山東人,大學(xué)生,主要從事軟件工程方面的研究。

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