WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 15 |

Шаг 7. Можно применить для оценивания расширенного уравнения процедуру Кохрейна – Оркатта: этот вариант Stock и Watson (1993) называют DGLS (dynamic general least squares). По количеству значимых запаздываний в тесте Бройша – Годфри выбирается количество лагов, включаемых в модель авторегрессии AR(p). Далее оценивается коррелограмма остатков (на предмет необходимости включения лагов в модель скользящего среднего MA(q)).

Шаг 8. Методом наименьших квадратов оценивается уравнение шага с добавлением члена вида ARMA(p, q), т.е. уравнение §4. АНАЛИЗ СТАЦИОНАРНОСТИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Так как обратимый процесс MA(q) хорошо приближается AR(p), то можно оценивать только порядок p (может быть, добавляя несколько лишних значений). Тогда здесь можно использовать процедуру корректировки t- и F-статистик (их тестовых значений), оценив матрицу долгосрочной дисперсии (например, оценкой Ньюи – Веста).

На шагах 5–8 образуется некоторый цикл, во время которого выбирается наилучшая спецификация модели.

Шаг 9. Проверка оцененного уравнения, анализ его «адекватности» (речь идет о независимости и нормальности остатков, непротиворечивости модели экономической теории).

§ 4. Анализ стационарности временных рядов Прежде чем перейти непосредственно к процедуре оценивания уравнения спроса на деньги, мы проведем анализ стационарности временных рядов.

Анализ стационарности проводится на основании двух тестов: расширенного теста Дики – Фуллера и теста Филипса – Перрона. В обоих случаях нулевая гипотеза состоит в наличии у исследуемого ряда единичного корня, т.е. в нестационарности ряда. Альтернативная гипотеза состоит в том, что ряд является стационарным (может быть, с константой и/или с трендом).

Результаты формальных тестов, изложенные ниже, приводят к выводу, что в ряде случаев (речь идет о переменных m0, m1, m2, m2b, p, gdp, mbc) невозможно сделать однозначный вывод о порядке интегрированности ряда. Как следствие, мы предположим, что сезонность значительно влияет на свойства рядов, и перейдем к проверке рядов на сезонные единичные корни. (Базовые сведения о сезонных единичных корнях приведены в Приложении А.) Проверка рядов на стационарность Ряд m0 графически изображен на рис. 5. Визуально его поведение можно охарактеризовать как поведение нестационарного ряда. Отметим также явно выраженную сезонность, присутствующую в данных.

Анализ коррелограммы ряда m0 (см. Приложение B, табл. 1) также свидетельствует, скорее, о нестационарности ряда, поскольку не наблюдается экспоненциальное убывание выборочной корреляционной функции.

Однако результаты расширенного теста Дики–Фуллера и Филипса– Перрона свидетельствуют о том, что гипотеза о наличии единичного корГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ СПРОСА НА ДЕНЬГИ В РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКЕ Рис. 5. Динамика логарифмов денежного агрегата М(I квартал 1999 г. – II квартал 2008 г.) ня в ряде m0 отвергается (см. табл. 1), т.е. говорят в пользу стационарности (с константой и трендом).

Таблица Результаты проверки ряда m0 на стационарность в уровнях (с константой и трендом)Стационарность в уровнях Значение Критическое значение при с константой и трендом статистики уровне значимости 0,Augmented Dickey – Fuller -3.18 -2.Phillips – Perron -3.04 -2.Несмотря на то что полученный результат является сильным, графическое изображение и коррелограмма ряда вызывают существенные сомнения в его стационарности. Это может быть связано с малым числом доступных для анализа точек. Заметим, что ряд m0 в разностях заведомо является стационарным (см. табл. 2).

Таблица Результаты проверки ряда m0 на стационарность в разностях Стационарность в разностях Значение Критическое значение при с константой и трендом статистики уровне значимости 0,Augmented Dickey – Fuller -4.37 -3.1 Для проверки всех гипотез в работе, если иное не оговорено, выбран уровень значимости 5% §4. АНАЛИЗ СТАЦИОНАРНОСТИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Последующее разложение ряда m0 в авторегрессионную модель AR(4) (т.е. регрессия на четыре запаздывающих значения) дает следующий результат (см. табл. 3).

Таблица Результаты разложения ряда m0 в модель AR(4) Inverted AR Roots 1.03 -.00+1.03i -.00-1.03i -1.Estimated AR process is nonstationary Мы видим, что ряд имеет четыре корня, по модулю близких к единице.

Это может свидетельствовать о наличии сезонных единичных корней в ряде m0.

По своему поведению ряд m1 напоминает ряд m0 (см. рис. 6). Анализ графика позволяет предположить, что ряд m1 является нестационарным.

При этом мы можем наблюдать сезонность в данных.

Исходя из коррелограммы ряда m1 (см. Приложение B, табл. 2) можно предположить аналогично предыдущему случаю, что ряд m1 нестационарен.

Результаты проверки свойств ряда расширенным тестом Дики– Фуллера свидетельствуют о том, что гипотеза о наличии единичного корня в ряде разностей m1 отвергается (см. табл. 4) и не отвергается в самом ряде m1.

При этом результаты теста Филипса – Перрона говорят о том, что ряд mявляется стационарным в уровнях с константой и трендом (см. табл. 5).

Рис. 6. Динамика логарифмов денежного агрегата М(I квартал 1999 г. – II квартал 2008 г.) ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ СПРОСА НА ДЕНЬГИ В РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКЕ Таблица Результаты проверки ряда m1 на стационарность в разностях Стационарность в разностях Значение Критическое значение с константой статистики при уровне значимости 0,Augmented Dickey – Fuller -3.11 -2.Таблица Результаты проверки ряда m1 на стационарность в уровнях Стационарность в уровнях Значение Критическое значение с константой и трендом статистики при уровне значимости 0,Phillips – Perron -2.99 -2.Несовпадение результатов двух тестов, малая выборка, графический анализ, а также неопределенность выводов по агрегату m0, входящему в агрегат m1. вызывают сомнения в однозначности вывода о стационарности или нестационарности ряда.

Последующее представление ряда m1 авторегрессионной моделью AR(4) дает следующий результат (см. табл. 6).

Таблица Результаты разложения ряда m1 в модель AR(4) Inverted AR Roots 1.03 -.00+1.03i -.00-1.03i -1.Estimated AR process is nonstationary Аналогично предыдущему случаю этот результат может свидетельствовать о наличии сезонных единичных корней в ряде m1. Ряд m2 графически изображен на рис. 7. Визуальный анализ позволяет сделать предположение о том, что ряд m2 является нестационарным. Аналогично другим денежным агрегатам исследуемый ряд обладает сезонностью.

Анализ коррелограммы ряда m2 (см. Приложение B, табл. 3) также позволяет предположить нестационарность ряда.

Результаты расширенного теста Дики – Фуллера позволяют заключить, что гипотеза о том, что ряд разностей m2 содержит единичный корень, не может быть отвергнута (см. табл. 7), т.е. гипотеза о нестационарности согласуется с эмпирическими данными.

Таблица Результаты проверки ряда m2 на стационарность в разностях Стационарность Значение Критическое значение при в разностях с константой статистики уровне значимости 0,Augmented Dickey – Fuller -4.02 -2.§4. АНАЛИЗ СТАЦИОНАРНОСТИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Рис. 7. Динамика логарифмов денежного агрегата М(I квартал 1999 г. – II квартал 2008 г.) В то же время результаты теста Филипса – Перрона свидетельствуют о том, что ряд m2 стационарен в уровнях с константой и трендом (см.

табл. 8).

Таблица Результаты проверки ряда m2 на стационарность в уровнях Стационарность в уровнях Значение Критическое значение при уровне с константой и трендом статистики значимости 0,Phillips – Perron -4.47 -3.Основываясь на несовпадении результатов тестов и на том, что однозначные выводы о порядке интегрированности рядов m0 и m1 не могут быть сделаны, мы вновь не можем сделать однозначный вывод о порядке интегрированности ряда.

Представление ряда m2 в виде авторегрессионной модели AR(4) дает следующий результат (см. табл. 9).

Таблица Результат разложения ряда m2 в модель AR(4) Inverted AR Roots 1.03 -.00+1.03i -.00-1.03i -1.Estimated AR process is nonstationary Мы вновь видим, что ряд может содержать и сезонные единичные корни.

Графическое изображение ряда m2b представлено на рис. 8. Визуально его поведение говорит о нестационарности ряда. Можно отметить некоторую сезонность, присущую данным.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ СПРОСА НА ДЕНЬГИ В РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКЕ Рис. 8. Динамика логарифмов денежного агрегата М2 расширенная (I квартал 1999 г. – II квартал 2008 г.) Анализ коррелограммы ряда m2b (см. Приложение B, табл. 4) свидетельствует, скорее, о нестационарности ряда (ввиду отсутствия быстрого убывания выборочной корреляционной функции).

Результаты расширенного теста Дики – Фуллера свидетельствуют в пользу гипотезы о стационарности ряда разностей m2b (см. табл. 10), в то время как гипотеза о нестационарности ряда в уровнях не отвергается данными.

Таблица Результаты проверки ряда m2b на стационарность в разностях Стационарность в разностях Значение Критическое значение при с константой статистики уровне значимости 0,Augmented Dickey – Fuller -3.78 -2.Однако результаты теста Филлипса – Перрона говорят о стационарности m2b уровнях с константой и трендом (см. табл. 11).

Таблица Результаты проверки ряда m2b на стационарность в уровнях Стационарность в уровнях с конс- Значение Критическое значение при тантой и трендом статистики уровне значимости 0,Phillips – Perron -4.36 -3.Разложение ряда m2b с использованием модели AR(4) демонстрирует наличие одного единичного корня (табл. 12).

§4. АНАЛИЗ СТАЦИОНАРНОСТИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Таблица Результат разложения ряда m2b в модель AR(4) Inverted AR Roots 1.Estimated AR process is nonstationary Однако это не является доказательством отсутствия у ряда m2b сезонных корней. Таким образом, анализ статистических свойств рядов денежных агрегатов не позволил достаточно достоверно судить о порядке интегрируемости рядов ни в одном из случаев. График ряда p изображен на рис. 9. Визуально его поведение свидетельствует о явной нестационарности ряда. Отметим, что визуально график ряда p содержит выпуклый вниз тренд, что может свидетельствовать о наличии либо двух единичных корней, либо одного корня с трендом.

Анализ коррелограммы ряда p (см. Приложение B, табл. 5) явно свидетельствует о нестационарности ряда.

Результаты расширенного теста Дики – Фуллера позволяют отвергнуть гипотезу о том, что ряд вторых разностей p содержит единичный корень (см. табл. 13), при этом гипотеза о наличии единичного корня в ряде в уровнях и в первых разностях не отвергается.

Таблица Результаты проверки ряда р на стационарность во вторых разностях Стационарность во вторых Значение Критическое значение при разностях статистики уровне значимости 0,Augmented Dickey – Fuller -7.84 -1.Рис. 9. Динамика логарифмов ИПЦ (I квартал 1999 г. – II квартал 2008 г.) ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ СПРОСА НА ДЕНЬГИ В РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКЕ Однако одновременно с этим результаты теста Филипса – Перрона говорят о том, что ряд p стационарен в разностях (см. табл. 14) (гипотеза о наличии единичного корня в ряде разностей отвергается).

Таблица Результаты проверки ряда р на стационарность в разностях Стационарность в Значение Критическое значение при уровразностях статистики не значимости 0,Phillips – Perron -2.04 -1.Таким образом, мы не считаем возможным делать определенные выводы о порядке интегрированности ряда р и полагаем, что нужна дополнительная проверка ряда на сезонные корни.

При этом дополнительное разложение ряда p в модель AR(4) дает следующий результат (табл. 15).

Таблица Результат разложения ряда p в модель AR(4) Inverted AR Roots 1.02 -.00+1.02i -.00-1.02i -1.Estimated AR process is nonstationary Заметим, что ряд может иметь сезонные единичные корни, так как оцененные коэффициенты по модулю близки к единице.

Ряд gdp графически изображен на рис. 10. Визуально его поведение ряда свидетельствует о его нестационарности. Также отметим явно выраженную сезонность данных (основные пики приходятся на III квартал).

Рис. 10. Динамика логарифмов ВВП (I квартал 1999 г. – II квартал 2008 г.) §4. АНАЛИЗ СТАЦИОНАРНОСТИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Исходя из коррелограммы ряда gdp (см. Приложение B, табл. 6), мы приходим к выводу о том, что ряд gdp нестационарен.

Результаты расширенного теста Дики – Фуллера отвергают гипотезу о том, что ряд разностей gdp содержит единичный корень (см. табл. 16), т.е. свидетельствуют в пользу того, что ряд gdp стационарен в разностях.

При этом гипотеза о наличии единичного корня в этом ряде в уровнях не отвергается этим тестом.

Таблица Результаты проверки ряда gdp на стационарность в разностях Стационарность в разностях Значение Критическое значение при с константой и трендом статистики уровне значимости 0,Augmented Dickey – Fuller -4.42 -3.В свою очередь, результаты теста Филипса – Перрона говорят о том, что ряд gdp стационарен в уровнях с константой и трендом (см. табл. 17).

Таблица Результаты проверки ряда gdp на стационарность в уровнях Стационарность в уровнях Значение Критическое значение при с константой и трендом статистики уровне значимости 0,Phillips – Perron -7.72 -3.Разложение ряда gdp в модель AR(4) дает следующий результат (см.

табл. 18).

Таблица Результат разложения ряда gdp в модель AR(4) Inverted AR Roots 1.01 -.00+1.01i -.00-1.01i -1.Estimated AR process is nonstationary Мы видим, что и этот ряд может содержать сезонные единичные корни.

Учитывая явную сезонность в данных, проверка на сезонные единичные корни необходима.

График ряда mbc изображен на рис. 11. Графическое представление ряда не может помочь нам сделать вывод о порядке интегрированности ряда.

Анализ коррелограммы ряда mbc (см. Приложение B, табл. 7) также неоднозначно свидетельствует о свойствах ряда.

Результаты расширенного теста Дики – Фуллера и Филипса – Перрона дают несогласующиеся результаты в проверке гипотезы о нестационарности ряда процентных ставок (см. табл. 19).

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ СПРОСА НА ДЕНЬГИ В РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКЕ Рис. 11. Динамика ставки МБК (I квартал 1999 г. – II квартал 2008 г.) Таблица Результаты проверки ряда mbc на стационарность в уровнях Стационарность в уровнях Значение Критическое значение при с константой статистики уровне значимости 0,Augmented Dickey – Fuller -2.02 -2.Phillips – Perron -3.45 -2.Разложение ряда mbc в модель AR(4) дает следующий результат (табл. 20).

Таблица Результат разложения ряда mbc в модель AR(4) Inverted AR Roots.89 -.00+.89i -.00-.89i -.Мы видим, что ряд имеет четыре корня, достаточно близких к единице по модулю. Это может свидетельствовать о наличии сезонных единичных корней в ряде mbc.

Ряд nerv графически изображен на рис. 12. Такое поведение может свидетельствовать в пользу стационарности ряда.

Вид коррелограммы ряда nerv (см. Приложение B, табл. 8) также говорит, скорее, о стационарности ряда.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 15 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.