大家好，今天本篇文章就来给大家分享误差修正模型举例，以及误差修正模型的基本原理对应的知识和见解，内容偏长哪个，大家要耐心看完哦，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
误差修正模型(ECM)的滞后项怎么确定?
1、第一步，进行协整回归（OLS法），检验变量间的协整关系，估计协整向量（长期均衡关系参数）；第二步，若协整性存在，则以第一步求到的残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中，并用OLS法估计相应参数。
2、（**）式可以写成： 其中：ecm表示误差修正项。由分布滞后模型知：一般情况下|μ|1 ，由关系式μ得0λ1。
3、其中：ecm表示误差修正项。由分布滞后模型知：一般情况下|μ|1 ，由关系式μ得0λ1。
4、时间序列模型中误差修正模型是对存在长期均衡关系的变量进行建模的一种方法。在误差修正模型中，通常会包括长期均衡方程和短期调整方程。
单位根检验,协整检验,误差修正模型
（3）建立误差修正模型，并解释结果。（4）若SR、ZC之间存在协整关系，进一步做Grange因果关系检验。
所以向量时间序列之间的协整关系反应了变量之间的长期均衡关系，并通过误差修正模型(ECM)调整短期内各变量对长期均衡关系的偏离。协整分析的对象是所谓的单整序列，在进行序列的协整分析前，必须首先对序列进行单位根检验。
单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
协整检验(Cointegration Test)的定义：非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变数之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
二阶误差修正模型怎么写
一阶：series d1lngdp=d(lngdp，1)二阶：series d2lngdp=d(lngdp，2)N阶：series dnlngdp=d(lngdp，n)显然，dnlngdp这个序列是新建立的，名称可自行任取。
建立误差修正模型，首先对变量进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。
VAR需要平稳序列。如果想用不平稳的原序列的话 可以考虑误差修正模型（ECM）。
(**) 称为一阶误差修正模型(first-order error correction model)。（**）式可以写成： 其中：ecm表示误差修正项。由分布滞后模型知：一般情况下|μ|1 ，由关系式μ得0λ1。
然后选好你要做模型的几个数据，右击（OPEN)-(as var)，在VAR TYPE中选择第2个选项，设置好之前选定的滞后期，改变变量的顺序，因变量放前面，自变量在后面，然后在“cointegration中选择之前做协整模式选择的选项。
t)=u(t)-u(t-1)另外一方面，向量自回归模型由于采用差分形式，则关于变量水平值的重要信息将会被忽略，这样的模型只表达了变量间的短期关系，并没有揭示长期关系。而采用误差修正模型则很好的避免了上述的两个问题了。
时间序列-协整与误差修正模型
1、例如， 中国居民人均消费水平与人均GDP变量的例子中：因果关系回归模型要比ARMA模型有更好的预测功能，其原因在于， 从经济理论上说，人均GDP决定着居民人均消费水平，而且它们之间有着长期的稳定关系，即它们之间是协整的。
2、时间序列模型中误差修正模型是对存在长期均衡关系的变量进行建模的一种方法。在误差修正模型中，通常会包括长期均衡方程和短期调整方程。
3、做时间序列误差修正模型时，通常需要检验误差项是否具有自相关和异方差性质。这是因为如果误差项具有这些性质，则可能会影响模型的有效性和预测准确性。而协整模型则是一种可以用于处理具有长期关系的非平稳时间序列的方法。
4、所以向量时间序列之间的协整关系反应了变量之间的长期均衡关系，并通过误差修正模型(ECM)调整短期内各变量对长期均衡关系的偏离。协整分析的对象是所谓的单整序列，在进行序列的协整分析前，必须首先对序列进行单位根检验。
5、首先对变量进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。 然后建立短期模型，将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立短期模型，即误差修正模型。
6、二阶误差修正模型（Second-order Error Correction Model，简称SECM）是一种时间序列模型，用于解决存在协整关系的时间序列数据的建模和预测问题。
向量误差修正模型
1、向量误差修正模型原序列。对于非稳定时间序列，可通过差分的方法将其化为稳定序列，才可建立经典的回归分析模型。如：建立人均消费水平（Y）与人均可支配收入（X）之间的回归模型：Yt=α0+α1Xt+μt。
2、向量误差修正模型预测未来的输出变量值，根据预测结果来做出合理的决策。控制输出变量的值，通过调整输入变量的值来控制输出变量的趋势和变化。
3、eviews向量误差修正模型结果按以下三步进行。参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高。
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