• ### Совокупность

Описание: Классическая регрессионная модель основана на стабильных переменных данных. Для неуравновешенных переменных классическая регрессионная модель не может использоваться, иначе возникают ложные регрессии и т. Д. Поскольку многие экономические проблемы неравновесны, это создает большие ограничения для классических методов анализа регрессии. Поскольку большинство временных последовательностей неравновесны в практическом применении, обычно используется метод дифференцирования, чтобы устранить неравновесные тенденции, содержащиеся в последовательности, что позволяет создать модель после стабилизации последовательности, например, с использованием модели ARIMA.

• Поставьте вопрос: Координационная теория и ее метод, предложенные в 1987 году Энгле и Гранжером, предлагают другой путь к моделированию неравномерных последовательностей. Хотя некоторые экономические переменные сами по себе не являются равномерными, их линейная комбинация может быть равномерной. Такая равномерная линейная комбинация называется координационным уравнением и может быть объяснена как долгосрочная стабильная равновесная связь между переменными.Например, потребление и доход являются неравномерными временными последовательностями, но имеют согласованную взаимосвязь. Если они не имеют, то в долгосрочной перспективе потребление может быть выше или ниже, чем доход, поэтому потребители будут иррационально потреблять или накапливать сбережения. Предполагая, что некоторые экономические показатели связаны с определенной экономической системой, в долгосрочной перспективе эти переменные должны иметь равновесные отношения, что является основным исходным пунктом для создания и проверки модели. В краткосрочной перспективе эти переменные могут отклоняться от средних значений из-за сезонного влияния или случайных помех. Если это отклонение является временным, то со временем оно вернется к равновесному состоянию; если это отклонение является постоянным, то нельзя сказать, что между этими переменными существует равновесная связь. Концепция консолидации является мощной, поскольку консолидация позволяет нам изобразить сбалансированные или устойчивые отношения между двумя или более последовательностями. Для каждой последовательности в отдельности может быть не устойчивым, матрицы этих последовательностей, такие как среднее значение, дифференциация или консолидация, изменяются с течением времени, в то время как последовательность линейных комбинаций этих временных последовательностей может иметь не изменяющиеся со временем свойства.

• Определение: Раздел между величинами вектора K Yt = (y1t, y2t,…,ykt) называется соотношением степени d,b, записывается как Yt CI (d,b), если удовлетворяется: (1) y1t, y2t,…,ykt являются однозначными по степени d, то есть YtI (d), требуя, чтобы каждая доля Yt была yitI (d); (2) Существует ненулевой вектор β= (β1, β2, …, βk), так что β YtI (d-b),0 ≤d, Yt является кондентативным, вектор β также называется кондентативным вектором.

• Условия: Согласованность возможна только в том случае, если временные последовательности {x} и {y} двух переменных являются однородными целочисленными последовательностями, то есть I (d), что не относится к многомерной согласованности. Поэтому, прежде чем проводить проверку согласованности двух переменных y и x, сначала используйте ADF для проверки устойчивости двух временных последовательностей {x} и {y}. Обычно проверка устойчивости является методографией и методом проверки устойчивости. Чтобы узнать, как проверить, является ли последовательность коэффициентно-дифференциальной стабильной, найдите Unit Root Test.

• Ниже приведены некоторые сведения:

Я не знаю.