E(ut X ) 0, t 1, 2,L , n (8.7)
与横截面数据类似,时间序列数据有
E(ut xt1, xt2,L , xtk ) E(ut xt ) 0 (8.8)
Xtj是同期外生的
同期外生——一致的,严 格外生——无偏的
假定TS.3只要求“同期外生”吗 否。ut必须与xsj不相关,即使s不等于t。
Eg:无法知道股市下一个交易 日的确切的收盘指数是多少?
随机过程或者时间序列过程:标注有时间的一
个随机变量序列
什么是时间序列数
当搜集到一组时间序列,
据的“总体” ?
就得到该随机过程的一个
可能的结果或实现
一个时间序列过程的所
有可能实现集
10.2时间序列回归模型的例子
静态模型与有限分布滞后模型 这两种模型在经验的时间序列分析中很有用,
y对z的将来值有反馈作用的例子:
mrdrtet 0 1 polpet ut
如果城市根据过去犯罪率的多少来调整警力规 模,则意味着polpet+1可能与ut相关,因为较高 的ut导致较高的mrdrtet
严格外生的解释变量无法对过去发生在y上 的变化做出反应
有的变量满足这样的要求:未来各年的降雨 量不受现在或过去产量的影响。
obsno year avgmin avgcov unemp
gnp
1
1950
0.20
20.1
15.4
878.7
2
1951
0.21
20.7
16.0
925.0
3
1952
0.23
22.6
14.8
1015.9
︰
︰Leabharlann ︰︰︰︰