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提高我国农村居民纯收入的制度改革研究
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协整方程(ce)与误差修正模型(vecm),vecm模型,vecm模型是什么,误差方程,误差修正模型,向量误差修正模型,eviews误差修正模型,误差修正模型结果分析,误差修正模型的作用,协整与误差修正模型
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协整方程(ce)与误差修正模型(vecm)
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3秒自动关闭窗口threshold-VECM 门限协整预测的MATLAB代码，非常新，国外大学实 课题里面找到。
238万源代码下载-
&文件名称: threshold-VECM
& & & & &&]
&&所属分类:
&&开发工具: matlab
&&文件大小: 76 KB
&&上传时间:
&&下载次数: 55
&&提 供 者:
&详细说明：门限协整预测的MATLAB代码，非常新，国外大学实验室课题里面找到。-Threshold cointegration forecast MATLAB code, very new, foreign university laboratory subjects to find something.
文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉):
&&threshold VECM\Readme.txt&&..............\tar.m&&..............\tar_ci.m&&..............\tar_rate.m&&..............\ur_rate.m&&..............\zeroyld.txt&&..............\tar_rate.asv&&threshold VECM
&近期下载过的用户:
&相关搜索:
&输入关键字，在本站238万海量源码库中尽情搜索：
&[] - 恒虚警门限求解，其中包括该程序所要调用的两个函数
&[] - 用于金融计量学上，对数据进行单位根检验，也可以用来作为金融计量学上协整关系检验的基础
&[] - 关于协整检验的PPT,很清晰，而且不罗嗦，个人感觉很好
&[] - 马尔可夫模型，很详细的介绍，通俗易懂，适合初学者
&[] - 2005年7月至2008年12月的人民币汇率、GDP与外汇储备的数据以及他们的回归分析，协整检验
&[] - 门限自回归模型,利用MATLAB求解门限自回归模型,利用MATLAB求解
&[] - AIC 系统辨识算法matlab原程序 供大家参考
&[] - 股指期货套利系统开发程序,用matlab开发完成
OTSU Gray-level image segmentation using Otsu s method.
Iseg = OTSU(I,n) computes a segmented image (Iseg) containing n classes
by means of苹果/安卓/wp
积分 3174, 距离下一级还需 426 积分
权限: 自定义头衔, 签名中使用图片, 隐身, 设置帖子权限, 设置回复可见
道具: 彩虹炫, 涂鸦板, 雷达卡, 热点灯, 金钱卡, 显身卡, 匿名卡, 抢沙发, 提升卡, 沉默卡下一级可获得
道具: 千斤顶
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
餐具签到天数: 13 天连续签到: 1 天[LV.3]偶尔看看II
本帖最后由 蓝色 于
12:48 编辑
在家做了个vecm，前面都差不多了，最后出来个结果，不知道怎么整理出方程，想写到文章里，帮忙指点一下，那个协整信息，那个短期信息，怎么写到一个方程里啊？
vec&&lny1 lnx1 lnx2 lnx3
Vector error-correction model
Sample:&&1987 - 2006& && && && && && && && && && & No. of obs& && &=& && &&&20
& && && && && && && && && && && && && && && && && &AIC& && && && & = -6.070347
Log likelihood =&&87.70347& && && && && && && && & HQIC& && && && &= -5.807938
Det(Sigma_ml)&&=&&1.82e-09& && && && && && && && & SBIC& && && && &= -4.726109
Equation& && && &&&Parms& && &RMSE& &&&R-sq& && &chi2& &&&P&chi2
----------------------------------------------------------------
D_lny1& && && && && & 6& &&&.037099& &0.7530& &42.67205& &0.0000
D_lnx1& && && && && & 6& &&&.094166& &0.6008& &21.06895& &0.0018
D_lnx2& && && && && & 6& &&&.263923& &0.3993& &9.305287& &0.1571
D_lnx3& && && && && & 6& &&&.157996& &0.6108& &21.96882& &0.0012
----------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------
& && && && & |& && &Coef.& &Std. Err.& && &z& & P&|z|& &&&[95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
D_lny1& && & |
& && &&&_ce1 |
& && && &L1. |& &.2136358& &.0719466& &&&2.97& &0.003& &&&.0726232& & .3546485
& && &&&lny1 |
& && && &LD. |&&-.2009701& &.3121732& & -0.64& &0.520& & -.8128183& & .4108781
& && &&&lnx1 |
& && && &LD. |& &.0402693& &.1062092& &&&0.38& &0.705& & -.1678969& & .2484356
& && &&&lnx2 |
& && && &LD. |& &.0803045& &.0465321& &&&1.73& &0.084& & -.0108968& & .1715059
& && &&&lnx3 |
& && && &LD. |&&-.0754262& &.0733764& & -1.03& &0.304& & -.2192413& & .0683889
& && & _cons |& &.0241675& &.0156644& &&&1.54& &0.123& & -.0065341& & .0548692
-------------+----------------------------------------------------------------
D_lnx1& && & |
& && &&&_ce1 |
& && && &L1. |& &.2551702& &.1826163& &&&1.40& &0.162& & -.1027511& & .6130916
& && &&&lny1 |
& && && &LD. |&&-.9582326& &.7923647& & -1.21& &0.227& & -2.511239& & .5947737
& && &&&lnx1 |
& && && &LD. |&&-.3739364& &.2695825& & -1.39& &0.165& & -.9023083& & .1544356
& && &&&lnx2 |
& && && &LD. |& &.0130558& &.1181089& &&&0.11& &0.912& & -.2184334& &&&.244545
& && &&&lnx3 |
& && && &LD. |& &.2685114& &.1862455& &&&1.44& &0.149& & -.0965231& & .6335459
& && & _cons |& &.1084919& &.0397597& &&&2.73& &0.006& &&&.0305644& & .1864195
-------------+----------------------------------------------------------------
D_lnx2& && & |
& && &&&_ce1 |
& && && &L1. |& &1.416915& &.5118237& &&&2.77& &0.006& &&&.4137591& & 2.420071
& && &&&lny1 |
& && && &LD. |&&-3.901703& &2.220782& & -1.76& &0.079& & -8.254357& & .4509505
& && &&&lnx1 |
& && && &LD. |& &.1008888& &.7555663& &&&0.13& &0.894& & -1.379994& & 1.581772
& && &&&lnx2 |
& && && &LD. |& &.0499078& & .331027& &&&0.15& &0.880& & -.5988933& & .6987089
& && &&&lnx3 |
& && && &LD. |& &.1570324& &.5219954& &&&0.30& &0.764& & -.8660598& & 1.180125
& && & _cons |& &.0369683& &.1114356& &&&0.33& &0.740& & -.1814415& & .2553781
-------------+----------------------------------------------------------------
D_lnx3& && & |
& && &&&_ce1 |
& && && &L1. |& &1.291312& &.3064003& &&&4.21& &0.000& &&&.6907787& & 1.891846
& && &&&lny1 |
& && && &LD. |& & -2.1094& &1.329459& & -1.59& &0.113& & -4.715091& & .4962909
& && &&&lnx1 |
& && && &LD. |& &.3633324& &.4523154& &&&0.80& &0.422& & -.5231895& & 1.249854
& && &&&lnx2 |
& && && &LD. |& &.3106645& &.1981674& &&&1.57& &0.117& & -.0777365& & .6990655
& && &&&lnx3 |
& && && &LD. |&&-.1402437& &.3124895& & -0.45& &0.654& & -.7527119& & .4722245
& && & _cons |& &-.066001& &.0667103& & -0.99& &0.322& & -.1967507& & .0647487
------------------------------------------------------------------------------
Cointegrating equations
Equation& && && &&&Parms& & chi2& &&&P&chi2
-------------------------------------------
_ce1& && && && && && &3& &99.03146& &0.0000
-------------------------------------------
Identification:&&beta is exactly identified
& && && && && &&&Johansen normalization restriction imposed
------------------------------------------------------------------------------
& && &&&beta |& && &Coef.& &Std. Err.& && &z& & P&|z|& &&&[95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
_ce1& && && &|
& && &&&lny1 |& && && & 1& && && & .& && &&&.& && & .& && && && &.& && && &&&.
& && &&&lnx1 |& &.2254933& &.1420116& &&&1.59& &0.112& & -.0528443& & .5038309
& && &&&lnx2 |&&-.3685717& &.1069461& & -3.45& &0.001& & -.5781822& &-.1589612
& && &&&lnx3 |&&-.2349684& &.1256421& & -1.87& &0.061& & -.4812224& & .0112855
& && & _cons |& & -5.6329& && && & .& && &&&.& && & .& && && && &.& && && &&&.
------------------------------------------------------------------------------
载入中......
walkfreely
这个貌似好高级，我也不懂，期待高手!
高手在哪里啊~~~~(&_&)~~~~
该系统一共包括四个变量对应的方程，其中ce1指的是长期项，也就是系统的协整关系（对应结果最后的
cointegretion equation)；剩下的就是短期项。
Identification:&&beta is exactly identified
& && && && && &&&Johansen normalization restriction imposed
这个下面的表就是你的方程系数，看Coef下面那一列，对应的就是各个变量前面的系数，最后一个_cons对应的是你方程的常数项，要注意这里对系数符号的显示应该跟你最后写出来的方程系数正好相反。
博爱，天下大同~
请问短期关系怎么看啊？另外对VECM模型做系统稳定性检验时，模型本身设定的单位根是怎么回事？
joyye2008joyye 发表于
该系统一共包括四个变量对应的方程，其中ce1指的是长期项，也就是系统的协整关系（对应结果最后的
cointeg ...要相反啊？例如 lnx1的表里系数书 .2254933，写进方程要写成-0.225吗？
不知道怎么看这个
小弟之前搞过时间序列分析，做时间序列的协整分析一般是这么搞：
1.对每一个序列单独测试平稳性和单位根检验，（绘ACF图观测和进行Augmented Dickey–Fuller test (ADF)或者Phillips-Perron test for unit root）
2.如果这些序列确定是unit root序列，然后下一步我用Johansen test procedure 是否这几个序列存在协整关系，如果存在协整关系，那么用Vector Equilibrium Correction Model (VECM)，这样把长期均衡（协整关系）能够考虑进去。如果序列间不存在协整关系，那么用（差分平稳）VAR模型来做。
当然，中间有许多具体细节问题。这些细节的讨论很重要，有时候单独给出一个结果，没有之前细节的讨论，不大令人信服。
粗看楼主提供滴资料，是对&&lny1 lnx1 lnx2 lnx3这四个序列进行协整回归。选项中没有包含其中可能存在限制性或者非限制性的determinstic components等，也没有明确是否需要滞后项。
RMSE and R-sq values可以理解为the percentage reduction in mean-squared-error that the
regression model achieves relative to mean value of the regressand，或者说等式左边的差分的变量的变动，平均说来有多少比例能够被等式右手边的变量的变动解释的。这个RMSE和R-sq的大小多少比较好，没有一个统一的标准，还得看模型和序列本身特点。
下面针对每个序列差分D.序列的表格，实际上是协整关系式的loading factors，实质是当这些序列如果脱离了协整关系时，是否能够有效调整。（whether the series adjust when the cointegrating equation is
out of equilibrium）。
得出去了，先写这么多，回头补上。大家多交流。
wytxdyj 发表于
小弟之前搞过时间序列分析，做时间序列的协整分析一般是这么搞：
1.对每一个序列单独测试平稳性和单位根检 ...层主，能请教一个问题么？残差序列通过了单位根检验但是模型不通过格兰杰和johansen的话是不是不能做vec?能做var吗？
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