(二)模型的分析框架

　　1．协整检验的一般分析框架

　　一般而言，如果两个时间序列yt、Xt各自都是一阶单整序列，定义为I(1)序列，而且两个序列的某个线性组合是平稳的或I(0)，那么称时间序列Yt、Xt是协整的，或者说两者具有协整性。协整意味着两个时间序列变量之间存在某种长期的均衡关系，一个时间序列变量的变化总是伴随着另一个时间序列变量的变化，两者不会分离太远。

　　对欧盟银行信贷市场一体化的协整检验基本上是遵循恩格尔和格兰杰(Engle and Granger，1987)建立起来的方法，按两个步骤展开。首先，证明时间序列存在单位根；然后，估计协整向量。

　　协整检验的条件是待检验的时间序列是一阶单整序列，定义为I(1)。为了确定贷款利率时间序列和利差序列是I(1)，我们需要进行单位根检验。为此，我们要构建关于利率和利差的时间序列和一阶差分序列的回归方程，然后分别进行t检验和F检验。两个回归方程都包括一个紧跟在利率的滞后差分项之后的趋势变量：

　　零假设表示时间序列服从随机游走，即非平稳。对于t检验，零假设是Ho：b＝0；对于F检验，零假设是H0：b＝d＝0。如果计算出的‘统计量或F统计量的值小于临界值，那么我们不能拒绝零假设，也就是说时间序列是非平稳的。

　　一旦确定了贷款利率和利差的时间序列是I(1)序列，我们就可以从杜宾一沃森(Durbin-Watson，DW)统计量开始进行协整检验。杜宾一沃森统计量从协整回归中得到，协整回归使用单个国家的利率或利差yt作为因变量，欧洲联盟其余国家的平均利率和平均利差作为自变量xt：

　　当由方程(3)的回归中计算出DW值比临界值大时，拒绝非协整的零假设，即两个时间序列存在协整性。正如恩格尔和格兰杰指出的，杜宾一沃森检验只是作为证明存在协整性的一个近似指标，它需要更详细精确的其他检验加以补充，有代表性的是迪基一富勒(Dickey—Fuller，DF)检验和增广迪基一富勒(Augmented Dickey—Fuller，ADF)检验。迪基一富勒检验基于协整回归方程的残差构建模型：

　　这里，估计参数的t统计量表明了两个时间序列变量的协整性。具体地说，按照绝对值进行比较，当t统计量大于临界值时，拒绝非协整的零假设，说明两个时间序列变量存在协整关系。另外，根据以下的回归方程可以进行增广迪基一富勒(ADF)检验：

　　这里，按照绝对值进行比较，当估计参数的t统计量大于临界值时，拒绝非协整的零假设，即两个时间序列变量具有协整性。

　　2．存在结构性突变的协整检验

　　凯普雷(Caporale et al．，1996)认为，对于趋同之前和之后的时间

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