5.4 格兰杰因果关系检验 一、时间序列自回归模型 二、时间序列向量自回归模型 三、格兰杰因果关系检验 一、时间序列自回归模型随机时间序列模型 两类时间序列模型 时间序列结构模型：通过协整分析，建立反映不同时间 序列之间结构关系的模型，揭示了不同时间序列在每个 时点上都存在的结构关系。 随机时间序列模型：揭示时间序列不同时点观测值之间 的关系，也称为无条件预测模型。 随机性时间序列模型包括：AR(p)、MA(q)、 ARMA(p,q)。 随机性时间序列模型并不属于现代计量经济学。 随机时间序列模型的适用性 用于无条件预测 结构模型用于预测的条件：建立正确的结构模型，给 定外生变量的预测值。 无条件预测模型的优点。 结构模型的简化形式 结构模型经常可以通过约化和简化，变换为随机时间 序列模型。时间序列自回归模型 自回归模型是指仅用它的过去值及随机扰动项所 建立起来的模型。其一般形式为 1阶自回归模型AR(1) 模型取线性形式 时序变量取1阶滞后期 随机扰动项为白噪声 p阶自回归模型AR(p) 模型取线性形式 时序变量取p阶滞后期 随机扰动项为白噪声 自回归移动平均模型ARMA( p, q
