金融计量分析中需注意的一些问题(2)

　　第二步，收集样本数据。这是建模的一项重要工作，它不但包括原始数据的采集，而且还包括数据的加工处理以及样本数据缺失的补充。
　　第三步，选择合适的估计方法来估计模型。即根据模型本身和数据特点，选择相应的估计方法。
　　第四步，对模型进行检验。通常检验应该包括统计检验、计量经济学检验及经济意义检验。统计检验的目的在于检验模型参数估计的可靠性，包括模型的拟合优度检验、变量的显着性检验等等。计量经济学检验包括序列相关检验、异方差性检验和多重共线性检验等。经济意义检验是考察参数估计值的符号与大小是否与经济理论和金融理论相符合。
　　第五步，对模型进行相应的应用。一般来说，所建立的模型主要用于结构分析、金融经济预测以及政策评价。
　　(二)建立金融计贡模型要注意事项建立一个金融计量模型的方法，一般首先对模型中的统计充分性进行诊断检验，再考察从模型中得到的金融理论的推断，直到发现统计上具有充分性的模型。一般来讲，一个最终可接受的模型应符合以下准则:(本文转载自 www.yzbxz.com 一枝笔写作网)
　　1.逻辑上是可行的。
　　2.与有关的金融理论是一致的，包括满足任何相关参数的约束条件。
　　3.回归自变量与误差项是不相关的。
　　4，在整个样本期间参数估计是稳定的。
　　5.残差为白噪声(即呈现完全随机性并且不存在任何模式)。
　　6.能够解释所有竞争性模型所能解释的结果。
　　使用普通最小二乘法(OLS)估计的古典线性回归模型(CLPM)应具备5个假定，即:E(u,)=0;var(u,)=Q2<二;cov(u,,u;)=0;cov(ux,)二0;u:一N(O,v2)。违反这些假定所引发的问题有:
　　一是异方差性问题。它多出现在横截面样本中，由于异方差性间题的存在，使得OLS估计失真。一般可以采用图示法、等级相关系数法、Glejser检验法、bartlett检验法、Goldfeld-Quandt检验法、Breusch-Pagan检验法以及Szrorter检验法等来检验模型的异方差性。
　　二是多重共线性问题。在运用OLS估计方法时，已经隐含了一个关于解释变量之间不相关的假定。当解释变量之间存在非常高的相关性时，就出现多重共线性问题。因而无法再用OLS方法进行参数估计。多重共线性统计量检验方法，通常有F检验法和t检验法。消除办法有:采用剔除某解释变量后的解释系数检验法，逐步回归检验法等。同时，也可以通过省略不重要的解释变量、改变解释变量的形式、增加样本信息、充分利用巳知信息、寻找新的样本和解释变量以及主成分的方法来达到修正线性回归模型的目的。

　　三是自相关问题。该问题主要是由于经济数据固有的惯性带来的相关、模型设定误差带来的相关以及数据的加工带来的相关所致。该间题的诊断，通常采用图示法、Durbin一Watson统计量检验法、vonNewmanRatio检验法、回归检验法等。
　　四、金触计.模型的主要类型及应用分析软件金融计量学之所以能得到快速发展，主要归功于协整理论的方法和条件异方差(ARCH)模型在金融研究领域中的应用。由于金融领城里的市场信息总是非稳定的，传统的经济计量方法难以适用，所以，格兰杰和恩格尔发展出的协整理论的统计技术已成为中央银行、财政部、学术界和金融市场的经济预测人士经常使用的工具。目前金融计量分析中应用较普遍的模型及方法主要有:
　　一是线性回归模型。就是能用普通最小二乘法估计的模型。由于这类模型是最基本且简单的经济计量模型，为此本文不再赘述。
　　二是条件异方差模型(ARCH模型)。该模型于1982年被恩格尔(Engle)首先提出，1986年鲍尔拉斯列夫(Bollerslve)将ARCH模型发展为广义ARCH模型，简称为GARCH模型。在随后的二十年中，人们通过对传统的GARCH模型进行各种变形，业已发展成IGARCH,EGARCH,FIGARCH等家族形式，被广泛地用于金融数据分析、资本资产定价、事件研究、期限结构、动态套利、期权定价等金融领域。
　　三是误差修正模型。两个金融变量之间经常存在长期均衡关系，但从短期来说可能是失衡的。借助误差纠正机制，一个期间的失衡部分就可以在下一期得到纠正。误差纠正机制就是调整长期行为和短期行为，由于误差纠正模型(ECM)的实用性，被人们越来越多的应用到实证研究中。
　　四是向盘自回归模型。向量自回归(VAR)是一个系统回归模型(即有多个因变量)，它可以看出是一元时间序列模型和联立方程组模型的混合体。主要用来为多个变量建模。在VAR中，并不是用几个解释变量来说明被解释变量，其中的解释变量不过是相互联系的不同变量的滞后项。
　　五是格兰杰因果检验oGranger因果关系检验是指在控制过去变量y的情况下，过去的另一变量x是否能够显着的解释现在的y。
　　六是协整性检验。主要用于检验多个非平稳金融序列的某种组合是否具有平稳性。
　　以上仅就金融计量常用的基本分析方法及模型做一介绍，并未给出具体的数学推导和模型表达。对此感兴趣的读者可以继续阅读有关的金融计量书籍，以便进一步了解这些方法并能使用。当前，高频数据的时变波动建模，金融数据的长期记忆性描述，厚尾特征的刻画，高维系统的扩展以及提出灵活有效的估计方法等间题，是金融计量分析颇具前沿性的问题。
　　从事金融计量分析离不开统计分析软件，目前在市场上可以见到软件，如EVIEWS,GAUSS,LIMDEP,MATLAB,RATS,SAS,SHAZAM,SPSS,TSP,MATHEMATICA，MICROFIT,S一PLUS,STATA等，都可以用于计量分析，这些软件各具特点。为此，研究者要根据所研究问题性质、数据特征以及个人计算机基础水平，有针对性地选择适宜自己分析使用的软件。
　　

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