1 / 11

Ekonometria stosowana

Ekonometria stosowana. Wykład 4 MODELOWANIE SZEREGÓW NIESTACJONARNYCH. Stopień integracji szeregu Y t. szereg zintegrowany w stopniu 0, zapisujemy: I(0) – stacjonarny I(1) – taki, że D Y t jest I(0) I(2) – taki, że D 2 Y t = DD Y t jest I(0) itd. Uwaga na zapis!

larissa-reid
Télécharger la présentation

Ekonometria stosowana

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Ekonometria stosowana Wykład 4 MODELOWANIE SZEREGÓW NIESTACJONARNYCH Andrzej Torój - Lato 2013/2014

  2. Stopień integracji szeregu Yt szereg zintegrowany w stopniu 0, zapisujemy: I(0) – stacjonarny I(1) – taki, że DYt jest I(0) I(2) – taki, że D2Yt =DDYt jest I(0) itd. Uwaga na zapis! D2Yt =DDYt=(Yt-Yt-1)-(Yt-1-Yt-2) D2Yt =Yt-Yt-2

  3. Regresja pozorna I(1) I(1) Proces przyrostostacjonarny - stacjonarny (np. błądzenie losowe) Proces trendostacjonarny

  4. Test Dickey-Fullera (1) H0: g=0 i proces yt jest niestacjonarny H1: g<0 i proces yt jest stacjonarny Statystyka testowa t=g/s(g) ma specjalny rozkład (tablice), wartość obliczona niższa od wartości krytycznej pozwala odrzucić H0. Odrzucenie H0 oznacza, że proces jest I(0). Jeżeli nie odrzucimy H0, testujemy po raz drugi, szacując analogiczne testowe równanie regresji dla szeregu zróżnicowanego jeszcze raz. H0: g=0 i proces yt jest zintegrowany w stopniu >1 H1: g<0 i proces yt jest I(1) ...i tak dalej, aż do odrzucenia H0 lub stwierdzenia, że szereg jest > I(3), co prawdopodobnie oznacza niską moc testu (korzystamy z innego).

  5. Rozszerzony test Dickey-Fullera (ADF) ze stałą (zalecane) ze stałą i trendem (test dla hipotezy alternatywnej o trendostacjonarności) Dla uniknięcia autokorelacji składnika losowego w regresji testowej. Wnioskowanie analogiczne, jak w teście DF. Osobne wartości krytyczne. Inne specyfikacje regresji testowej

  6. Kointegracja (1) zmienne niestacjonarne mogą długookresowo pozostawać w stanie wzajemnej równowagi przykłady: płace, bezrobocie i wydajność pracy zasada parytetu siły nabywczej: kurs nominalny, ceny w kraju, ceny za granicą odchylenia od tej równowagi mogą mieć charakter stacjonarny

  7. Kointegracja (2) X=[X1,...XK] – zbiór zmiennych b=[b1,...,bK]’ – wektor współczynników kombinacji liniowej kombinacja liniowa zmiennych Xb może być stacjonarna (jeśli tak jest, mówimy, że zmienne są skointegrowane, a b to wektor kointegrujący) zbiór K zmiennych musi zawierać więcej niż jedną zmienną zintegrowaną w najwyższym w tym zbiorze stopniu Andrzej Torój - Metody ekonometryczne - Zima 2008/2009

  8. Metoda Engla-Grangera szukamy wektora kointegrującego dla y i x weryfikujemy stopień integracji zmiennych y i x (stwierdzenie stacjonarności wszystkich zmiennych lub niestacjonarności tylko jednej z nich powoduje, że analiza kointegracji nie ma sensu) obliczamy współczynniki regresji liniowej y względem x sprawdzamy za pomocą znanych narzędzi (np. test ADF), czy reszty z tej regresji (e) są stacjonarne; jeśli są, znaleźliśmy wektor kointegrujący reszty z regresji (2) traktujemy jak odchylenia od równowagi długookresowej i wykorzystujemy jako regresor (error correction term) w modelu ECM

  9. Model korekty błędem (ECM) model ADL możemy przedstawić również jako model korekty błędem znajomość wektora kointegrującego ułatwia proces jego estymacji model ekwiwalentny wobec ADL (1,1,2)

  10. Związek między modelami ADL i ECM Można wykazać, że model ADL(1,1,1)można przedstawić jako model ECMgdzie d0, d1 – współczynniki z długookresowego rozwiązania statycznego dla modelu ADL. Co pozostawiamy jako zadanie domowe 

  11. Mechanizm korekty błędem zmiana y zależy od bieżących zmian x oraz odchylenia od równowagi długookresowej w poprzednim okresie d – parametr korekty błędem d=0 – mechanizm korekty błędem nie działa -1<d<0 – mechanizm działa prawidłowo (odchylenie od równowagi długookresowej niwelowane) d= -1 – odchylenie od równowagi niwelowane już po jednym okresie

More Related