时间序列计量经济学模型案例.docx

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1、1.1949-2001年中国人口时间序列数据见表8,由该数据（1）画时间序列图;（2）求中国人口序列的相关图和偏相关图，识别模型形式；（3）估量时间序列模型;（4）样本外猜测。中国人口时间序列数据年份人口 yl1949 5.41671950 5.519619515.631952 5.74821953 5.87961954 6.02661955 6.14651956 6.28281957 6.46531958 6.59941959 6.7207年份人口 y1960 6.62071961 6.58591962 6. 72951963 6.91721964 7.04991965 7.25381966

2、 7.45421967 7.63681968 7.85341969 8.06711970 8.2992年份人口 yt1971 8.52291972 8.71771973 8.92111974 9.085919759.2421976 9.37171977 9.49741978 9.62591979 9.75421980 9.87051981 10.0072年份人口 y198210. 159198310. 2764198410. 3876198510. 5851198610. 7507198710. 93198811. 1026198911. 2704199011.4333199111.58231

3、99211. 7171（单位：亿人）年份人口 y1993 11.8517199411.9851995 12. 11211996 12.23891997 12.36261998 12.47611999 12.57862000 12.67432001 12.7627SpreadsheetGraphDescriptive Statistics Tests for Descriptive Stats Distribution 0neWay Tabulation.（1）画时间序列图打开、的数据窗口O Series: Yorkfile: CASE8:Case4v 6ortEdit+J5mpl+jQZ（bj

4、ect回。perties PriName 正reezeJ DefaultCorrelogram.Uni t Root Test.BDS Independence Test.Properties.Label1111得到中国人口序列图求中国人口差分图:mrEViesUIJFile Edit Object Vi ew ProcOMB OFMM9uick Options Window HelpEc residyLine graphBar graphScatterXY linePieSample.Generate Series.ShowGraphEmpty Group (Bdit Seri es)SeH

5、es StatisticsGroup StatisticsEstimate Equation.Estimate VAR.,.中国人口差分图如下:从人口序列图和人口差分序列图可以看出我们国家人口总水平除在1960年和1961年两年消失回落外，其余年份基本上保持线性增长趋势。52年间平均每年增加人口 1412.6923万人，年平均增长率为1.66%。由于总人口数逐年增加,实际上的年人口增长率是渐渐下降的。把52年分为两个时期，即改革开放以前时期（19491978年）和改革开放以后时期（19792001年），则前一个时期的人口年平均增长率为2%,后一个时期的年平均增长率为1.23%。从人口序列、的变

6、化特征看，这是一个非平稳序列。（2）求中国人口序列的相关图和偏相关图，识别模型形式打开y数据窗口，过程如下:O Series: YTorkfile: CASE8:Case4v 5QrtEdit+5m3+N观ProcJbjectPrQperties PrintjlNnmeRFreeze DefaultSpreadsheetGraph，Descriptive StatisticsTests for Descriptive Stats DistributionCorrelogram.0neWay Tabulation.Unit Root Test.BDS Independence Test.Prop

7、erties.LabelCorrelogra* Specifica.i t Ez1 S2ooQLags to include10CancelLevel表示选择对、画相关图、偏相关图。滞后期为10。结果如下：Date: 07/01/08 Time: 15:26Sample: 1949 2001Included observations: 53Autocorrelation Partial CorrelationAC PAC Q-Stat Prob1 0.950 0.950 50.5810.0002 0.898 -0.0413 0.846 -0.0384 0,792 -0.0365 0.738 -

8、0.0346 0,684 -0.0307 0,630 -0.0348 0,577 -0.0319 0.524 -0.02510 0.471 -0.03196.700 0.000138.38 0.000175.71 0.000208.80 0.000237.85 0.000263.03 0.000284.56 0.000302.72 0.000317.76 0.000由相关图衰减缓慢可以知道，中国人口序列y是非平稳序列。做d的相关图和偏相关图如下:Date: 07/0W8 Time: 15:37Sample: 1949 2001Included observations: 52Autocorre

9、lation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob111 0.614 0.614 20.738 0.0001Z)1匚12 0,257 -0.192 24.452 0.0001 I13 3 0.139 0.114 25.561 0.00011114 0.081 -0.040 25.942 0.00011115 0,006 -0.048 25.944 0.0001 1116 -0.054 -0.039 26.120 0.0001 口1匚17 -0.132 -0.119 27.206 0.000I 1118 -0.146 0.007 28.567 0.0001

10、匚19 -0.178 -0.126 30.626 0.0001I 110 -0.216 -0.069 33.738 0.000由上图可以看出，自相关函数呈指数衰减，偏自相关函数1阶或2阶截尾。所以是一个1阶或2阶自回归过程。(3)时间序列模型估量模型估量命令如下，同时将样本改为1949-2000年，留下2001年的值用于计算猜测精度。Equation EstiationSpecification QptionEquation specificationDependent variable followed by list of regressorsand PDL term与 OR an exp

11、licit equation liked(y) c AR(1) AR (2)Estimation settingsMethod： LS - Least Squares (NLS and ARfA)Sample 1949 2000取消确定输出结果如下：Dependent Variable: D(Y)Method: Least SquaresDate: 07/01/08 Time: 15:48Sample (adjusted): 1952 2000Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iter

12、ationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.c0.1434140.01382710.372220.0000AR(1)0.7347880.1449345.0697940.0000AR(2)-0.1961020.144950-1.35288951827R-squared0.399149Mean dependent var0.143761Adjusted R-squared0.373025S.D. dependent var0.056384S.E. of regression0.044646Akaike info criterion-3.32

13、0853Sum squared resid0.091688Schwarz criterion-3.205027Log likelihood84,36090F-statistic15.27904Durbin-Watson stat1.947100Prob(F-statistic)0.000008Inverted AR Roots .37-.25i.37,25i从上面的输出结果可以看出，AR(2)的系数没有显著性，因此需要从模型中将其剔除连续估量。得到重新的估量结果如下:Dependent Variable: D(Y)Method: Least SquaresDate: 07/0138 Time: 15:50Sample (adjusted): 1951 2000Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterationsVariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.c0.142862