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时间序列的分整检验与“费雪效应”机制分析*刘金全 郭整风 谢卫东吉林大学数量经济研究中心 吉林长春 130012内容提要 “费雪效应”假设说明通货膨胀率对于名义利率存在直接影响，两者之间存在长期均衡关系。
我们利用单位根检验和分整检验等方法检验名义利率和通货膨胀率序列的单位根性质，并利用协整检验判断它们之间的长期均衡关系。
检验结果表明，我国通货膨胀率对名义利率的作用尚不明显，我国经济当中没有出现显著的“费雪效应”。
关键词 名义利率 通货膨胀率 费雪效应名义利率、实际利率和通货膨胀率三者之间的关系一直是宏观经济学和金融学领域中的重要问题，对此已经建立了许多经典的理论模型(Walsh ，1998)，其中一个非常著名的理论假设就是“费雪效应”(Fisher Effect ，Fisher ，1936)：在完全预期情形下，名义利率与通货膨胀率之间的变化是一一对应的，任何产品价格成本的变化都将在货币成本当中表现出来，此时货币持有成本和产品投资成本是基本等价的。
由于“费雪效应”直接给出了名义利率、通货膨胀率和货币需求等变量之间的影响关系，因此“费雪效应”不仅是一些重要经济理论的基础，而且也是货币政策等作用机制的判断标准。
Macdonald 和Murphy(1988)利用Granger 影响关系检验，分析了通货膨胀率和名义利率之间的短期影响关系。
他们认为在开放经济当中，名义利率与通货膨胀率的变化趋势之间存在差异，因此“费雪效应”存在的迹象并不明显；与上述短期分析模式不同，Mishkin(1992)利用协整关系检验方法，从长期角度出发来重新研究“费雪效应”机制，他们认为美国的名义利率和通货膨胀率序列都是非平稳的，并且具有显著的协整关系，由此推断长期内“费雪效应”在一定程度上是存在的。
虽然上述实证结论存在差异，但是表明““费雪效应”的实证检验比较明显地依赖名义利率和通货膨胀率序列的时间序列性质。
由于我国近年来连续降低名义利率，并且经济当中出现了轻微通货紧缩，名义利率和价格水平出现相同的下降趋势，但是这种表象还不足以判断“费雪效应”在我国经济当中是否显著存在。
时间管理的优先矩阵时间管理的优先矩阵时间是所有人的珍贵资源，而如何管理时间，则是一个人是否成功的重要指标。
人们经常在时间管理方面遇到困难，经常感到紧迫感和压力。
要想有效地管理时间，必须建立一种优先矩阵，对工作进行分类和排序，使每项任务都能得到适当的优先级。
本文将介绍时间管理的优先矩阵，帮助人们更好地管理自己的时间。
时间管理的优先矩阵将任务分成四个区域：紧急且重要、紧急但不重要、不紧急但重要、不紧急也不重要。
这些任务按照它们的重要性和紧急性排列，然后进行相应的处理。
下面将分别介绍这些任务。
紧急且重要这些任务是紧急且对于自己和他人都非常重要的。
这些任务的处理需要立即行动，否则会造成严重的后果。
例如：工作中的重要会议、紧急的客户问题、交期等。
如果这些任务不及时处理，就会对个人和组织产生严重影响。
要处理这些任务，首先需要将它们列在日程表的第一位，控制时间的使用，确保足够的时间进行处理。
同时，要严格按照计划执行任务，防止出现意外情况。
紧急但不重要这些任务是紧急但对个人不是那么重要的。
这些任务可能是突然出现，需要立即解决。
但是，它们不是关键问题，不会对个人或组织产生太大影响。
例如：临时排期的会议、快递、电脑中断等。
这些任务可以通过托付或委托给其他人来解决。
如果有条件，这些任务也可以放在自己的待办事项列表中，等待处理其他重要工作之后再处理。
不紧急但重要这些任务是对个人和组织都非常重要，但不紧急。
这些任务需要长期计划和分配时间来处理。
朝这些目标努力可使你取得更长远的回报。
例如：学习、健身、业余爱好等。
时间充裕时应花时间处理这些任务。
对于目标任务，要提前规划，制定合理的计划和时间表，并找到形成任务的动力。
不紧急也不重要这些任务对个人和组织都不是那么重要，也不是紧急的。
这些任务可能会使我们分散注意力，拖延时间，降低效率。
例如：浏览新闻、社交、无聊的娱乐活动等。
这些任务最好被尽量避免。
如果时间略微充裕，这些活动可以作为奖励，但不应在工作日的主要任务中花费太多时间。
数学教案二：时间的数学模型及其应用分析。
我们需要了解什么是时间。
时间这个概念是人类文明发展的产物，是用来衡量事件顺序和间隔的物理量。
日常生活中我们使用的时间单位有秒、分钟、小时、天、月、年等等。
通过对时间的统计、研究和分析，我们可以制定有效的时间管理计划来提高工作效率和生活质量。
那么，如何利用数学来分析时间的规律和应用呢？以下将给出三个模型供大家参考。
一、时间序列模型时间序列模型有助于我们预测未来的一段时间内的数值。
比如，我们可以利用时间序列模型来预测未来一周的气温变化或者股市价格等。
时间序列模型可以分为两种：线性时间序列和非线性时间序列。
线性时间序列模型可以被解释为随机游走，即未来的值取决于过去的值，而且是在一定的范围内波动。
非线性模型则更为复杂，需要更多的参数和模型化技术。
在使用时间序列模型时，我们通常需要拥有足够的数据以进行训练和验证模型的准确性。
同时，我们也需要时刻关注数据的质量，因为数据的质量会直接影响着我们模型的准确性。
二、时间图模型时间图模型是一种基于时间轴的数据可视化方法，它有助于我们在短时间内理解时间数据。
时间图可以用于展示各种时间相关的数据，包括但不限于财务数据、运输和交通状况、人口统计数据等。
时间图的构建需要我们遵循以下步骤：1.选择合适的时间段；2.选择合适的时间段里面的具体时间点；3.绘制折线图或者柱状图，以便更好地展示出数据的变化趋势。
通过时间图模型，我们可以更加清晰地了解时间数据的变化规律，帮助我们更好地制定规划。
三、时间规划模型时间规划模型有助于我们制定出可行的时间计划表，从而使我们更好地管理时间。
时间规划模型主要包括POMODORO技术和鱼骨图。
POMODORO技术是一种专业的时间管理方法，它将我们的工作日划分为25分钟的工作时间块（称为”番茄时钟“）和5分钟的休息时间。
这种工作方法可以帮助我们不断集中我们的时间来完成更多的工作。
鱼骨图是一种帮助我们逆向思考的时间管理方法。
时间管理四象限企业案例1. 引言时间管理是现代工作中的关键技能之一。
有效的时间管理可以提高工作效率、降低压力，并促进个人和组织的发展。
本文将介绍一个企业如何应用时间管理的四象限模型来提升工作效率和组织绩效的案例。
2. 案例背景XYZ 公司是一家跨国制造公司，专注于生产高品质的电子产品。
由于公司规模和业务的不断扩大，管理层意识到需要改进员工的时间管理能力，以提高生产效率和产品质量。
于是，公司决定引入时间管理的四象限模型。
3. 时间管理的四象限模型时间管理的四象限模型由史蒂芬·柯维（Stephen Covey）提出，可以帮助人们更好地分配时间和精力。
该模型将任务按重要性和紧急性分为四个象限：•第一象限：重要且紧急的任务。
这些任务需要立即处理，对于个人和组织目标都至关重要。
•第二象限：重要但不紧急的任务。
这些任务需要计划并合理地安排时间，以防止它们变成紧急的任务。
•第三象限：紧急但不重要的任务。
这些任务往往是其他人委托给你的，但它们与你的个人和组织目标关系不大。
•第四象限：既不重要也不紧急的任务。
这些任务通常是浪费时间和精力的，应尽量避免或减少。
4. 案例应用XYZ 公司的管理团队意识到，员工往往在处理紧急且重要的任务时感到压力山大，导致无法有效地处理其他重要但不紧急的任务。
为了改善这种情况，他们决定通过推广时间管理的四象限模型来提高员工的时间管理能力。
4.1 培训与教育为了让员工更好地理解时间管理的四象限模型，XYZ 公司组织了一系列培训和教育活动。
培训内容包括： - 解释四象限模型的概念和原理 - 提供案例研究和实际示例，让员工了解如何应用该模型 - 提供工具和技术，如时间日志和任务优先级制定 - 组织小组讨论和团队活动，以促进知识分享和协作学习通过培训和教育，员工们逐渐掌握了时间管理的四象限模型，并开始应用于实际工作中。
4.2 工作流程优化为了更好地应用四象限模型，XYZ 公司对工作流程进行了优化。
时间管理的理论模型（1）时间管理认知模型Britton和Glynn 从信息加工角度提出的时间管理认知观开始将时间管理纳入心理管理范畴。
时间管理认知模型分为宏观、中观与微观三个层次，宏观层面因素为时间管理目标的确定、细分与优先级排列；中观层面因素为由目标产生的任务的确定、细分与优先级排列；微观层面因素为时间安排与任务执行。
三级层面的时间认知因素相互影响渗透，构成了个体时间管理的逻辑路线：时间管理目标确定与细分-目标优先级排列-时间管理任务确定与细分-任务优先级排列-任务执行。
时间管理认知模型主要解释了人对时间的认知在时间管理过程中产生的影响，而没有解释人在时间管理过程中所面临的具体任务流程。
（2）时间管理过程模型与时间管理认知模型类似，Macan从人的行为角度的研究解释了个体进行时间管理的过程，他将个体时间进行时间管理的过程分为三个步骤：需求分析、重要性排序、时间资源分配。
通过将待完成事件进行优先级排序以追求效率，将重要又紧急的事情先做，将不重要不紧急的事情后做。
在分清事情的轻重缓急之后，分配好时间在各项事件完成分配上的百分比。
与时间管理认知模型不同的是，该模型更重在揭示人在时间管理的过程中所需要做的具体任务，由对时间的认知转向时间管理行为的研究。
（3）时间管理倾向模型黄希庭和张志杰认为个体在运用时间方式上表现出来的心理特征是一种人格特质，他们将这种人格倾向定义为时间管理倾向并提出了时间管理倾向的模型。
时间管理倾向分为时间价值感、时间监控观与时间效能感三个维度。
时间价值感对应态度维度，它指个体对于时间有用性及价值所表现出来的稳定的观念和态度。
它具有动力作用，个体如果认为时间的有用性越高就越容易产生行为。
时间价值感分为个人取向和社会取向，个体取向的时间价值感是个体感受到的时间对于个人变化发展的影响。
社会取向的时间价值感是指个体从人际环境角度出发感受到的时间对社会的影响。
时间效能感对应认知维度，指个体对于时间的价值期望，是对自己管理时间能力的判断。
时间序列eviews软件课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解时间序列分析的基本概念，掌握eviews软件操作流程。
2. 学生能描述时间序列数据的特征，并运用eviews软件进行数据预处理。
3. 学生能运用eviews软件进行时间序列模型的建立和预测。
技能目标：1. 学生能运用eviews软件导入、处理和分析时间序列数据。
2. 学生能通过eviews软件绘制时间序列图，识别数据的趋势、季节性和循环性。
3. 学生能运用eviews软件进行时间序列模型的参数估计和假设检验。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对经济学、金融学等相关领域数据分析的兴趣，提高实际应用能力。
2. 学生培养合作精神和批判性思维，学会在团队中分享观点，共同解决问题。
3. 学生通过时间序列分析的学习，增强对数据规律的洞察力，形成严谨的科学态度。
课程性质分析：本课程为选修课，旨在让学生掌握时间序列分析的基本方法，学会运用eviews软件进行数据处理和分析，提高实际操作能力。
学生特点分析：学生为高中年级，具备一定的数学基础和计算机操作能力，对经济、金融等领域有一定了解。
教学要求：结合学生特点，课程设计应注重理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
通过分解课程目标为具体学习成果，使学生在课程学习过程中不断提升自身能力。
二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、平稳性、自相关性和白噪声。
2. eviews软件操作基础：软件界面介绍、数据导入与编辑、图形绘制与数据处理。
3. 时间序列数据的预处理：数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理。
- 教材章节：第一章 时间序列分析概述，第三章 数据的预处理。
4. 时间序列模型建立：- 自回归模型（AR）- 移动平均模型（MA）- 自回归移动平均模型（ARMA）- 自回归积分移动平均模型（ARIMA）- 教材章节：第四章 时间序列模型的建立与预测。
5. 模型参数估计与假设检验：- 参数估计方法- 模型适用性检验：单位根检验、滞后阶数确定- 模型预测效果评估：预测误差分析、预测区间计算- 教材章节：第五章 模型参数估计与假设检验，第六章 模型预测与评估。
10大时间管理思维模型，助力高效生活
1. 四象限法则：将任务按照重要性和紧急程度分为四个象限，优先处理重要且紧急的事情。
2. 时间记录法：记录自己的时间使用情况，找出时间浪费的原因，合理调整时间分配。
3. 番茄工作法：将工作时间分为固定的时间段，每个时间段专注于一项任务，提高工作效率。
4. 批量处理法：将类似的任务集中在一起处理，减少任务切换的时间成本。
5. 优先级排序法：根据任务的重要性和紧急性进行排序，优先处理最重要的任务。
6. 日常规划法：制定每日的任务计划和时间安排，确保各项任务有序进行。
7. 目标管理法：明确长期和短期目标，将大目标分解为小目标，逐步实现。
8. 时间碎片化利用：利用碎片化时间完成一些小任务，如阅读、学习等。
9. 授权与委托：学会将一些任务授权或委托给他人，节省自己的时间和精力。
10. 定期反思与调整：定期回顾自己的时间管理情况，总结经验教训，及时调整策略。
最新卓越管理方案您可自由编辑Wold 分解定理：任何协方差平稳过程x t ，都可以被表示为x t - μ - d t = u t + ψ1 u t -1+ ψ2 u t -2 + … + =∑∞=-0j jt j u ψ其中μ 表示x t 的期望。
d t 表示x t 的线性确定性成分，如周期性成分、时间t 的多项式和指数形式等，可以直接用x t 的滞后值预测。
ψ0 = 1，∑∞=02j j ψ< ∞。
u t 为白噪声过程。
u t 表示用x t 的滞后项预测x t 时的误差。
u t = x t - E(x t | x t -1, x t -2 , …)∑∞=-0j j t j u ψ称为x t 的线性非确定性成分。
当d t = 0时，称x t 为纯线性非确定性过程。
Wold 分解定理由Wold 在1938年提出。
Wold 分解定理只要求过程2阶平稳即可。
从原理上讲，要得到过程的Wold 分解，就必须知道无限个ψj 参数，这对于一个有限样本来说是不可能的。
实际中可以对ψj 做另一种假定，即可以把ψ (L )看作是2个有限特征多项式的比，ψ(L ) =∑∞=0j jj L ψ=)()(L L ΦΘ=pp qq L L L LL L φφφθθθ++++++++...1...1221221 注意，无论原序列中含有何种确定性成分，在前面介绍的模型种类中，还是后面介绍的自相关函数、偏自相关函数中都假设在原序列中已经剔除了所有确定性成分，是一个纯的随机过程（过程中不含有任何确定性成分）。
如果一个序列如上式， x t = μ + d t + u t + ψ1 u t -1+ ψ2 u t -2 + … + 则所有研究都是在y t = x t - μ - d t 的基础上进行。
例如前面给出的各类模型中都不含有均值项、时间趋势项就是这个道理。
2.3 自相关函数以上介绍了随机过程的几种模型。
实际中单凭对时间序列的观察很难确定其属于哪一种模型，而自相关函数和偏自相关函数是分析随机过程和识别模型的有力工具。
1. 自相关函数定义在给出自相关函数定义之前先介绍自协方差函数概念。
由第一节知随机过程{x t }中的每一个元素x t ，t = 1, 2, … 都是随机变量。
对于平稳的随机过程，其期望为常数，用 μ 表示，即E(x t ) = μ, t = 1, 2, … (2.25) 随机过程的取值将以 μ 为中心上下变动。
平稳随机过程的方差也是一个常量Var(x t ) = E [(x t - E(x t ))2 ] = E [(x t - μ)2 ] = σx 2 , t = 1, 2, … (2.26)σx 2用来度量随机过程取值对其均值 μ 的离散程度。
相隔k 期的两个随机变量x t 与x t - k 的协方差即滞后k 期的自协方差，定义为γk = Cov (x t , x t - k ) = E[(x t - μ ) (x t - k - μ ) ] (2.27) 自协方差序列γk , k = 0, 1, …, K ,称为随机过程 {x t } 的自协方差函数。
当k = 0 时γ0 = Var (x t ) = σx 2 自相关系数定义ρk =)()(),(k t t k t t x Var x ar V x x Cov -- （2.28）因为对于一个平稳过程有Var (x t ) = Var (x t - k ) = σx 2 (2.29) 所以（2.28）可以改写为 ρk =2),(x k t t x x Cov σ- =2x k σγ=γγk（2.30） 当 k = 0 时，有 ρ 0 = 1。
以滞后期k 为变量的自相关系数列ρk , k = 0, 1, …, K (2.31) 称为自相关函数。
因为ρk = ρ- k 即Cov (x t - k , x t ) = Cov (x t , x t + k )，自相关函数是零对称的，所以实际研究中只给出自相关函数的正半部分即可。
2.自回归过程的自相关函数(1) 平稳AR(1)过程的自相关函数 AR(1) 过程如下x t = φ1 x t -1 + u t , |φ1| < 1 用x t- k 同乘上式两侧x t x t- k = φ1 x t -1 x t- k + u t x t- k 两侧同取期望， γk = φ1 γk -1其中E(x t- k u t ) = 0（u t 与其t - k 期及以前各项都不相关）。
两侧同除 γ0 得, ρk = φ1 ρk -1 = φ1 φ1 ρk -2 = … = φ1k ρ0 因为 ρo = 1。
所以有 ρk = φ1k , （k ≥ 0）对于平稳序列有 | φ1| < 1。
所以当 φ1为正时，自相关函数按指数衰减至零（过阻尼情形），当 φ1为负时，自相关函数正负交错地指数衰减至零。
见图2.6。
因为对于经济时间序列，φ1一般为正，所以第一种情形常见。
指数衰减至零的表现形式说明随着时间间隔的加长，变量之间的关系变得越来越弱。
φ1 > 0 （经济问题中常见） φ1 < 0 （经济问题中少见）图2.6 AR(1) 过程的自相关函数（2）AR(p ) 过程的自相关函数用x t - k , (k > 0) 同乘平稳的 p 阶自回归过程x t = φ 1 x t -1 + φ 2 x t -2 +…+ φ p x t - p + u t (2.32) 的两侧，得x t - k x t = φ1 x t - k x t -1 + φ2 x t - k x t -2 + … + φp x t - k x t - p + x t - k u t (2.33) 对上式两侧分别求期望得γk = φ1 γk -1 + φ2 γk -2 + … + φp γk - p ， k > 0 (2.34) 上式中对于 k > 0，有E(x t - k u t ) = 0。
因为当 k > 0时，x t - k 发生在u t 之前，所以 x t - k 与 u t不相关。
用 γ0分别除（2.34）式的两侧得ρk = φ1 ρk -1 + φ2 ρk -2 + … + φp ρk -p ， k > 0 (2.35) 令 Φ(L ) = (1 - φ1 L - φ2 L 2 - … - φp L p ）其中L 为k 的滞后算子，则上式可表达为 Φ(L ) ρk = 0 因 Φ(L ) 可因式分解为， Φ(L ) =∏=pi i L G 1) -(1,则（2.35）式的通解（证明见附录）是ρk = A 1 G 1k + A 2 G 2k + … + A p G p k . (2.36) 其中A i , i = 1, … p 为待定常数。
这里 G i -1, i = 1, 2, …, p 是特征方程 Φ(L ) = (1 - φ1 L - φ2 L 2 - … - φp L p ) = 0的根。
为保证随机过程的平稳性，要求 | G i | < 1, i = 1, 2, …, p 。
这会遇到如下两种情形。
① 当G i 为实数时，(2.36) 式中的A i G i k 将随着k 的增加而几何衰减至零，称为指数衰减（过阻尼情形）。
② 当G i 和G j 表示一对共轭复根时，设G i = a + bi , G j = a – bi,22b a += R ，则G i , G j的极座标形式是G i = R (Cos θ + i Sin θ )，G j = R (Cos θ - i Sin θ )。
若AR(p ) 过程平稳，则 |G i | < 1，所以必有R <1。
那么随着k 的增加，G i k = R k (Cosk θ + i Sink θ )，G j k = R k (Cosk θ - i Sink θ )，自相关函数（2.36）式中的相应项G i k , G j k 将按正弦振荡形式衰减（欠阻尼情形）。
实际中的平稳自回归过程的自相关函数常是由指数衰减和正弦衰减两部分混合而成。
③ 从（2.36）式可以看出，当特征方程的根取值远离单位圆时，k 不必很大，自相关函数就会衰减至零。
④ 有一个实数根接近1时，自相关函数将衰减的很慢，近似于线性衰减。
当有两个以上的根取值接近1时，自相关函数同样会衰减的很慢。
a. 两个特征根为实根b. 两个特征根为共轭复根图2.6 AR(2) 过程的自相关函数3. 移动平均过程的自相关函数 (1) MA(1) 过程的自相关函数。
对于MA(1)过程x t = u t + θ1 u t -1 有γk = E(x t x t - k ) = E [(u t + θ1 u t -1) (u t - k + θ1 u t -k -1)] 当k = 0时，γ0 = E(x t x t ) = E [(u t + θ1 u t -1) (u t + θ1 u t -1)]= E (u t 2 + θ1 u t u t -1 + θ1 u t u t -1 + θ12 u t -12 ) = (1 + θ12 ) σ 2 当k = 1时γ1 = E(x t x t - 1) = E [(u t + θ1 u t -1) (u t – 1 + θ1 u t – 2 )]= E (u t u t -1 + θ1 u t -12 + θ1 u t u t -2 + θ12 u t -1 u t -2) = θ1 E (u t -1) 2 = θ1 σ 2 当 k > 1 时，γk = E [(u t + θ1 u t -1) (u t – k + θ1 u t – k -1)] = 0 综合以上三种情形，MA(1)过程自相关函数为ρk =0γγk = 2111θθ+ , k = 1 0 , k > 1，见图2.7。
θ1 > 0 θ1 < 0图2.7 MA(1)过程的自相关函数可见MA(1) 过程的自相关函数具有截尾特征。
当k > 1时，ρk = 0。
(2) MA(q ) 过程的自相关函数 MA(q ) 过程的自相关函数是 ρk =222212211...1...q qk q k k k θθθθθθθθθθ++++++++-++, k = 1, 2, …, q ,0 k > q , 当k > q 时，ρk = 0，说明 ρk , k = 0, 1, … 具有截尾特征。
（注意：模型移动平均项的符号以及这里 ρk 的符号正好与Box-Jenkins 书中的符号相反，这样表示的好处是保持与计算机输出结果一致。
