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第十章 传统时间序列分析

如题~

第十一章 时间序列分析：预测

预测是计量经济分析的重要部分，本章将讨论两种较为流行的预测方法：（1）ARIMA方法，即博克斯—詹金斯方法论；（2）VAR方法。

金融资产价格可以用群集波动的现象来刻画，即在相当长的时期内表现出急剧波动，而在接下来的一段时期内却又相对平静。ARCH或GARCH模型就可以用于群集波动的分析。

第一节 各种经济预测方法及其特点

一、指数平滑法：这是根据给定时间序列的历史数据拟合出一条适当曲线的基本方法。这种

办法比较粗糙，目前已经用得较少了。 二、单方程回归模型：单方程回归模型一般依存于现有的经济理论，通过时间序列的历史数

据来估计一个适当的模型，以期用于预测将来。但如果我们期望预测较远的未来，误差会迅速增加。

三、联立方程回归模型：联立方程组流行于20世纪60和70年代，出现了许多精心制作的

大、中、小型经济模型。但由于卢卡斯批判，联立方程目前处于低潮。卢卡斯批判的核心在于：所估计的计量经济模型的参数信赖于模型被估时所奉行的政策，若政策有所改变，参数亦将有所改变，这导致联立方程组的价值比较有限。 四、ARIMA模型

ARIMA方法又被称为博克斯——詹金斯（BJ）方法论。哲理是“让数据自己说话”，着重于分析时间序列本身的概率或随机性质，而不在意于构造单一方程或联立方程模

型。在BJ型时间序列模型中，Yt可由其自身的过去或滞后值以及随机误差项来解释，而不像回归模型那样，用K个回归元去解释Yt。所以，ARIMA模型有时被称为乏理论模型。 五、VAR模型

在VAR模型中，每一内生变量都由它的滞后值以及模型中所有的其他内生变量的滞后值来解释，通常，模型中没有任何外生变量。

例如，我们看到加拿大货币与利率的关系。货币M1和利率R之间有双向因果关系，这种情况是应用VAR的理想情形。

M1t jMt j jRt j u1t

j 1

j 1

kk

Rt jMt j jRt j u2t

j 1

j 1

kk

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