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误差修正模型ECM

Error Correction Model 用EVIEWS怎么做
一、利用EG两步法做协整检验。在两个变量情况下(设为Y、X),包括两序
列单整检验、两变量最小二乘法回归并得到残差序列并命名为e、对e作单位根
检验。

二、在证明Y、X两序列间存在协整后,才可以建立ECM。其中,误差修正项
ecm的值就是之前的回归模型的残差序列e。

三、直接输入以下命令:
ls y c y(-1) x x(-1)
得到的估计结果在实际预测时比较方便,不过需要计算得到ecm项的系数。

四、也可以直接输入以下命令:
ls y c x e(-1)
其中,e(-1)项的系数就是ecm项的系数。这个模型的优点是直观,但是不便于
预测。

五、两种估计是等价的。
六、建议参考阅读易丹辉:《数据分析与EViews应用》,中国统计出版社2002
年版。(也许有新版也不一定)

对于误差修正模型,需要先建立一个模型,然后进行回归分析,分析它的短期均
衡关系。

操作:举个例子说,比如试图建立y对y(-1)和x的误差修正模型。
STEP1 建立长期关系
ls y c y(-1) x

STEP2 对残差进行单位根检验来检验协整关系
ecm=resid
uroot(10,h) ecm

STEP3 建立误差修正模型
ls d(y) c d(y(-1)) d(x) ecm(-1)
教程:
案例1
上面的分析可以证明序列lconsume、lincome及lconsme(-1)之间存在协整关系,
故可以建立ecm(误差修正模型)。先分别对序列lconsume、lincome及
lconsme(-1)进行一阶差分,然后对误差修正模型进行估计。在主窗口命令行中输
入:
ls d(lconsume) c d(lincome) d(lconsume(-1)) ecm(-1)
此时的常数项系数不明显,我们去掉常数项后再进行回归,结果如下图8.6所示

图8.6
从上式可以看出上式中的T检验值均显著,误差修正项的系数为-0.252,这说明
长期均衡对短期波动的影响不大。
下面我们短期会给出另一种估计方式。我们可以直接进行估计,命令为:
ls lconsume c lincome lconsume(-1) lconsume(-2) lincome(-1)
结果如下图8.7所示:

图8.7
比较两种估计方法的结果,可知,第二种估计方法的拟合优度要好于第一种的拟
合优度。但第一种方法似乎比第二种方法更能说明经济问题,因为没有差分的模
型表现的是长期的均衡关系,而差分后的方程则反映了短期波动的决定情况,其
中的误差项反映了长期均衡对短期波动的影响。注意,我们同样可以根据前面的
(8.1)、 (8.2)及(8.3)式,把第一种方法通过代数变换,转换成第二种形式,
在此我们省略了变换过程。

案例2

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