计量经济学论文Word文件下载.docx
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1为系数矩阵,是向量所组合的预测误差。
（2）指标的选取
第三产业发展指标：
本文选取相邻两年的第三产业增长率代表第三产业发展情况，以X表示。
经济增长指标：
本文选取相邻两年的人均GDP增长率表代表经济的增长，以Y表示。
年份
GDP总值
第一产业
第二产业
第三产业
第三比重
人均GDP元
环比增长率
1978
12.58
3.6
6.23
2.75
21.86%
408
1980
14.15
4.18
6.8
3.17
22.40%
439
7.60%
1985
31.19
9.58
14.93
6.88
22.06%
904
105.92%
1990
58.19
16.72
26.36
15.11
25.97%
1547
71.13%
1991
59.69
13.89
29.19
16.61
27.83%
1556
0.58%
1992
71.32
14.77
36.33
20.22
28.35%
1833
17.80%
1993
97.15
20.42
46.31
30.42
31.31%
2462
34.32%
1994
134.59
27.76
63.68
43.15
32.06%
3366
36.72%
1995
173.53
31.59
80.02
61.93
35.69%
4265
26.71%
1996
222.43
35.86
101.35
85.22
38.31%
5376
26.05%
1997
266.05
41.59
118.53
105.93
39.82%
6344
18.01%
1998
294.59
40.55
128.41
125.63
42.65%
6946
9.49%
1999
327.15
36.31
143.32
147.52
45.09%
7644
10.05%
2000
369.16
37.31
162.36
169.49
45.91%
8505
11.26%
2001
423.98
38.42
184.87
200.69
47.33%
9632
13.25%
2002
500.67
40.42
216.09
244.16
48.77%
11248
16.78%
2003
603.64
40.02
263.02
300.6
49.80%
13345
18.64%
2004
740.92
52.76
317.8
370.36
49.99%
16807
25.94%
2005
925.61
52.5
424.59
448.52
48.46%
20560
22.33%
2006
1121.29
61.71
532.36
527.22
47.02%
24230
17.85%
2007
1401.55
77.28
684.98
639.29
45.61%
29545
21.94%
2008
1776.86
105.12
887.78
783.96
44.12%
36802
24.56%
2009
2102.13
108.69
1104.99
888.45
42.26%
42981
16.79%
2010
2702.5
132.6
1457.6
1112.3
41.16%
47396
10.27%
2011
3636.6
208.2
2002.2
1426.2
39.22%
48768
2.89%
表1安徽第三产业比重及人均GDP增长率
（4）单位根过程和单位根检验
随机过程{,t=1,2,…},若有=+其中，=1，为一平稳过程，且E（）=0,Cov（,）=<
∞，这里，s=0,1,2,…,则称该过程为单位根过程（UnitRootProcess）。
单位根检验常用方法有：
DF（迪克逊）检验、ADF（修正迪克逊）检验及PP检验,由于大部分时间序列数据可能存在高度的自相关，因此在实证中经常采用的单位根检验法是ADF检验和PP检验。
本文采用PP检验进行单位根检验。
PP检验：
针对序列可能存在高阶相关的情况，Pillips和Perron于1988年提出了一种检验方法，称为PP检验。
检验方程为：
▽=++
检验原假存在单位根,即：
=0，：
<
检验统计量为:
=/-（-）T/2
其中，
=+2（1-）
γj=
和是系数γ的检验t统计量和标准误差，是检验方程的估计标准误差，T是时期总数，q是截尾期。
（5）协整理论和协整检验
协整理论是2003年诺贝尔经济学奖得主恩格尔（R.F.Engle）和格兰杰（C.W.J.Granger）在1978年首先提出来的。
通过协整检验可以对经济理论进行正确的论证，可以反映变量之间存在着一个长期稳定的比例关系。
所谓协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。
此时称这些变量序列间有协整关系存在。
协整的具体定义如下：
如果时间序列,,…,都是d阶单整，即I（d），存在一个向量
=（,,…,），
使得
′～I（d-b），（d≥b≥0）
这里
=（,,…,）
则称序列,,…,是（d,b）阶协整，记为～CI（d,b），为协整向量。
协整的经济意义在于两个变量虽然具有各自的长期波动规律但如果是协整的，那么它们之间存在着一个长期稳定的比例关系，反之，如果两个变量具有各自的长期波动规律，但若不是协整的，它们之间就不存在一个长期稳定的关系。
为检验两变量是否协整，恩格尔（Engle）[5]和格兰杰（Gergran）[6]于1987年提出了两步检验法，称为EG（Engle-Gergran）检验。
该检验首先要求两序列和都是d阶单整的（如果两个变量都是单整变量，只有当它们的单整阶数相同时，才可能协整。
如果单整阶数不同，就不可能协整。
），其次要求用一个变量对令一个变量回归即有：
=++
用和表示回归系数的估计值，则模型残差估计值为=--若～I（0），则和具有协整关系，且（1,-）为协整向量，式：
=++为协整回归方程。
单整性是指，如果一个序列经过d阶差分后才能平稳，则此系列称为d阶单整，记为I（d）
4．论文实体
（1）时间序列的平稳性检验
本文采用ADF检验法对各变量进行平稳性检验，检验结果如表2所示。
项目
变量
检验形式
（C,T,K）
ADF值
临界值
结论
X
（C,T,1）
1.661466
不平稳
DX
-3.622033（5%）
-3.710460
平稳
Y
-2.801211
DY
-1.607051（10%）
-1.760259
表2各变量的平稳性检验
注：
检验类型（C,T,K）分别表示单位根检验方程中包含的常数项、趋势项和滞后阶数。
从表2可知，时间序列X、Y、在1%、5%、10%的显著性水平下都是非常平稳的，经过一阶差分后，X在5%的显著性水平下通过显著性检验,Y在10%的显著性水平下通过显著性检验。
虽然如此，变量X、Y也均属于一阶单整的时间序列，从而满足协整检验的前提条件。
（2）最佳滞后阶数与稳定性检验
建立VAR模型时滞后阶数K的选择至关重要，K太小，误差项的自相关可能很严重，将会导致被估参数的非一致性。
K太大则会使自由度减小，影响被估参数的有效性。
文中在VAR模型中引入确定趋势项，由于样本有限，滞后阶数在1-4之间选择。
经过多次试验，滞后阶数4时，AIC值越小，但检验发现VAR（4）模型有3个大于1的特征根，是一个非平稳系统，故排除VAR
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