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3.6 建立动态模型(ARDL模型)(2007-06-28 20:42:00)
摘要：3.6.1 理论基础
ARDL模型概念见术语说明。
ARDL模型的优点：我们不用管变量是否同为I(0)过程，或同为I(1)过程，都可以用ARDL模型来检验变量之间的长期关系，而这是标准协整检验做不到的[8]。
3.6.2 ARDL模型的建立
在本文中我们打算以le，le的滞后变量以及lp的滞后变量作为解释变量来解释变量lp。
首先我们取le和lp各滞后四期作为尝试。
输入命令ls lp c lp(-1) lp(-2) lp(-3) lp(-4) le le(-1) le(-2) le(-3) le(-4)
图3-12 动态模型建立过程一
分析结果说明lp(-4)和le(-4)的t统计量都不显著（都小于0.6），所以我们选减少滞后期的长度，现在我们在取le和lp各滞后三期作回归有：
输入命令：ls lp c lp(-1) lp(-2) lp(-3) le le(-1) le(-2) le(-3)
图3-13 动态模型建立过程二
le(-3)的统计量已经达到了-1.5，不可以当成不显著的删除掉，因为它不显著的原因可以是由于多重共线性影响的。le(-2)的t统计量最小，所以先删除le(-2)变量在作回归。
输入命令ls lp c lp(-1) lp(-2) lp(-3) le le(-1) le(-3)
图3-14 动态模型建立过程三
le(-3)的t统计量绝对值从1.5变大到1.9，说明上面我们不急着删除le(-3)的决策是正确的。接着就轮到lp(-2)和lp(-3)的t统计值就小了，删除lp(-2)和lp(-3)两项重新回归。
输入命令ls lp c lp(-1) le le(-1) le(-3)
图3-15 动态模型建立过程四
le的t统计量不显著，删除le再回归。
输入命令ls lp c lp(-1) le(-1) le(-3)
图3-16 动态模型建立过程五
le(-1)的系数t统计量还是不显著，继续删除。
输入命令ls lp c lp(-1) le(-3)
图3-17 最终建立的动态模型
此时的lp(-1)，le(-3)的t统计量都变显著了。模拟优度R^2=0.998222，模拟优度大说明此ARDL模型会有比较好的预测效果。DW值为2.03，接近2，可以肯定的判断不存......
我们是怎样的一代人(2007-06-26 15:12:00)
摘要：我们是怎样的一代人：
当我们读小学的时候，读大学不要钱；
当我们读大学的时候，读小学不要钱；
我们还没能工作的时候，工作也是分配的
我们可以工作的时候，撞得头破血流才勉强找份饿不死人的工作做
当我们不能挣钱的时候，房子是分配的.
当我们能挣钱的时候，却发现房子已经买不起了
......
撬门－－－每天的必修课(2007-06-26 11:31:00)
摘要： 就快搬宿舍了，但宿舍钥匙被弄丢了，再去配一个挺麻烦，就没有去配．．．．
现在宿舍就剩两个人，一般我都是不离开宿舍的（在宿舍灌水），除非吃饭时间．每每吃完饭，宿舍门都是被锁了，没办法，只能自食其力．现公布偶从不外传的撬门大法五步骤：
第一步：到别的宿舍搬把凳子和拿晒衣服的秆子．
第二步：把它们拿到宿舍门前．
第三步：站上凳子，手拿秆子．．．
第四步：最重要的一步了，这步关系到你能把门撬开，撬开了要花多少时间．．．但很遗憾，这步很靠感觉．．．就是那种只能意会不能言传．．．．本人最好成绩就是今天中午干的，一杆就把门撬开了．．．．想几个月前，在门前撬了半个小时，最后结果还是放弃了．．．．总之就是抓着杆子的手，跟走感觉走．多多实践是成功的关键．．
第五步：把凳子和晒衣服杆还给人家，最重要是要帮人擦干净．这叫好借好还，再借不难．．．
......
某人丢了５０元作的检讨(2007-06-25 23:07:00)
摘要： 我错了，我不是人，我是禽兽，我没有尽到丈夫的责任，公务员的义务，辜负了人民的重托。我丢了50块钱哪，50块钱哪，那是山区人们一年的收入，那是烈士一年的party费，那是辛苦的劳动人民用生命汗水，血泪换来的50块钱，他们祖辈辛苦纳税，养活我们，为了我们帮他们谋福利，结果我居然在不经意喝酒丢了50块钱，我不是人，我对不起party，对不起祖国，对不起人民，对不起中华民族。我还活着干吗，我不如去死，我不珍惜人民的成果，祖国的重托，这么轻率的丢了50块钱，你打我吧，骂我吧，咬我吧，侮辱我，杀了我吧，我不活了，我亏对祖国人民，亏对所有人，50块钱是小事，人民利益是大事，民族大义是大事，不该去喝酒，不该去玩，不该这么轻率，人世间最无耻，最恶心，最没人性的人就是我，我丢了50块钱那，我要如何去挽回损失，人民的损失，祖国的损失。我要化悲痛为力量，我要紧握Mao.ZD思想，我要用Dengxp理论武装自己，我要用三个代表警惕自己，用八荣八耻改善自己，用科学的发展观看待这个问题，用节能减排的作风，好好的反省自己，五十快虽然小，但是长久可持续发展事大，我丢了五十快，请party组请人民请祖国请大家批判我，不要饶了我。我一定做一个踏踏实实为人民服务的人......
宋祖德网站被黑(2007-06-25 22:27:00)
摘要：
2007年6月18日，离家驹的忌日还有12天。宋祖德却就在这个时候，在自己的博客里写日志公然诋毁家驹，遭到Beyond 粉丝强烈不满，w网上建站 发起万人签名为家驹讨公道 就在6月24 日 宋祖德网站 “广东宋祖德影视文化传播有限公司” 遭到黑客入侵篡改了网页 目前宋祖德网站还没恢复
广东宋祖德影视文化传播有限公司地址：http://www.szdys.com/
事件导火》》》
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宋祖德新浪博客原文
黄家驹真实死因
香港著名歌星、前BEYOND乐队灵魂人物黄家驹，于1993年6月，在日本一电视台和主持人做游戏时，从 3米高的舞台摔到地上，头部着地造成脑部重伤，在东京医院抢救１４４个小时后，一代音乐天才黄家驹停止了呼吸，享年３１岁。
黄家驹的歌曲《海阔天空》中最经典的一句歌词这样写着；“也会怕有一天会跌倒”，果真就在拍摄节目时从高台上坠落，《海阔天空》成为千古绝唱。当时，媒体都报道说这是一场意外，说摔下的原因是由于舞台夹板有积水，所以不慎摔下。在此后十几年时间里，BEYOND乐队其他成员尽管也很怀念黄家驹，但对他的死因，也都一直不愿意多谈，只是简单地坚持说这是一场意外。
黄家驹是从高台坠落致死不假，但他的死，并不是意外，而是家驹自己的选择——因为感情困扰。那阵子，黄家驹正纠缠于一场旷日持久的三角恋中，不能自拔，他去日本演出前就已经精神恍惚，所以在做那个高台游戏时干脆顺水推舟，让自己告别人世，从而也彻底告别了人世的一切烦恼。一个音乐天长就这样为情而死，实在让人感慨不已。
众所周知，黄家驹是一个音乐天才，大凡才子，亦必多情，黄家驹也不例外。可能这也是人性的一个规律，因为多情，所以才会有那么多创作灵感，才能谱写出一曲曲如行云流水般的美妙音乐。黄家驹当时有一个拍了两年拖的女朋友，两人平常感情极好，那女孩温柔动人，对黄家驹体贴有加。黄家驹对她同样是真心付出，疼爱无比。如果事情顺着这个轨道一直往前走，那么黄家驹就不会死，歌迷到今天都还可以听到他的歌声，欣赏到他的激情表演。但是，生命中有太......
test(2007-06-25 20:24:00)
摘要：1.“跳槽”原是青楼语
你“跳槽”了吗？在眼下，这是一句很平常、很普通的话。其意思也很明白，那就是，你炒没炒老板的“鱿鱼”？你是不是还在原来的地方工作？但在明清时代，这句问话却含有狎邪之意，相当不雅。
随便翻翻明清的小说或者笔记，“跳槽”一词不时可映入眼帘。徐珂的《清稗类钞》对“跳槽”给出了非常确定的解释：“原指妓 女而言，谓其琵琶别抱也，譬以马之就饮食，移就别槽耳。后则以言狎客，谓其去此适彼。”意思说得很明白，最早这个词是说妓 女的。一个妓 女和一个嫖客缠绵了一段之后，又发现了更有钱的主，于是丢弃旧爱，另就新欢，如同马从一个槽换到了另外一个槽吃草，因此，这种另攀高枝的做法被形象地称为“跳槽”。后来．这个词也被用到了嫖客身上。一个嫖客对一个妓 女厌倦了，又另外找了一个，这种行为也可称为“跳槽”。是啊，同样一个词，妓 女用得，为什么嫖客用不得？与此相佐证，明代冯梦龙编的民歌集《挂枝儿》里就有一首名叫《跳槽》的歌，歌中的青楼女子哀婉地唱道：“你风流，我俊雅，和你同年少，两情深，罚下愿，再不去跳槽。”妓 女与嫖客互诉衷肠，最终达成的协议就是“再不去跳槽”。至此，“跳槽”的意思已经非常清楚，那就是专指风月场中男女另寻新欢的行为。
可是不知何时，“跳槽”这个充满狎邪意味的词被大家拿来当成变换工作的代语。也许是因为人们已经忘了这个词本来的用法，只是根据这种形象而又通俗的比喻，把它当做了更换工作的大众通行语。尽管如此，我们知道这个词的来历也不是一件坏事。
2.“丰碑”自古不是碑
碑本来指的是没有文字的坚石或桩，其主要作用有三：一是立于宫庙前以观日影、辨时刻。《仪礼.聘礼》曾说：“上当碑南陈”，郑玄的注释就是：“宫必有碑，所以识日影，引阴阳也”。二是竖于宫庙大门内拴性口。三是古代用以引棺木入墓穴。最早的碑上有圆孔，施轳辘以绳被其上，引以入棺也，亦即下棺的工具（和现在工地上上楼板所用的叼板机的工作原理很相似）。古时往往用大木来引棺入墓，这大木的特定称呼就是“丰碑”。秦代以前的碑都是木制的，汉代以后才改用石头。
但并不是每个人都有资格用丰碑来牵引自己的棺材，《周礼》有云：“公室视丰碑，三家视桓楹。”所谓“公室视丰碑”，就是公室成员死......
非常经典的搭讪(2007-06-25 20:14:00)
摘要：1. 我学妹看中一个我们学校的帅哥，于是走上前和人家搭讪：
帅哥，你有女朋友了吗？
有了。
那你介意换一个吗？
介意。
好吧，那你介意多一个吗？ >
两个月后，我学妹顺利上位~~
2. 大学，去自习，有个陌生的男生叫住我，我问他有什么事,他说，“没事，你好白阿，我 就是想看看你好不好看。”
晕倒
一会，他又走过来说“你觉得我黑吗?”
“黑”我说。
他说“大家都说我黑。”
再次晕倒。
3. 看见前面一漂亮MM。。。。苦无搭讪的办法。。于是。。。。拣起一块砖头。。。上
前。。“同学，这是你掉的吧？”
4. 在美国康州的一家越南餐馆，一个很帅的ＷＡＩＴＥＲ问我＂are you chinese?"
偶回答了他，他马上用中文说＂我爱你＂
偶晕厥！然后他就一直在我桌子旁边晃来晃去，别 的客人叫他拿帐单他也不理会．和我一起去吃饭的朋友郁闷惨了，说她来这家 餐馆吃了 Ｎ次也没被搭讪过，我第一次来就～～～
5. 朋友的同学，晚自习上欲泡一MM，上去问：“同学，请问现在几点？”
那MM一看表：“八点半。”
那厮一脸惊讶地说：“啊～～我的表也是八点半，你说我们是不是很有缘 呢？！”......
3.5 因果检验(2007-06-24 13:39:00)
摘要：3.5.1 理论基础
格兰杰因果检验基本思想见术语说明。
四个注意点：变量x,y要求是平稳的，对滞后期个数非常敏感，不写出模型，双向检验。
要检验“x不是引起y变化的原因”的假设，需对下面两个回归模型进行估计：
有条件回归模型：
无条件回归模型：
然后用各回归的残差平方和计算F统计值，检验系数是否同时显著不为零。如果是这样就拒绝“x不是引起y变化的原因”的原假设。其中F统计量构成为：
分别为有限制条件回归和无限制条件回归的残差平方和，N是观察个数，K是无限制条件回归参数个数，q是参数限制个数[8]。
3.5.2 格兰杰因果检验
首先用命令show dlp dle打开变量dlp，dle；在点击“view”——“Granger Gausality”，滞后期从一开始试起。
滞后期取一时：
图3-8 因果检验滞后一阶
拒绝“dle does not Granger Cause dlp”犯错误的概率为0.46456，大于5%，概率很大，所以我们不能拒绝“dle does not Granger Cause dlp”。而“dle does not Granger Cause dlp”的意思是“dlp不是dle的格兰杰原因”。The probability of “DLE does no Granger Cause DLP is 0.46456，这句英文的意思就是dlp不是dle的原因[1]。同样，因为下面的probability为0.85650>0.05，得出dle也不是dlp的原因。
当滞后期为一时dlp和dle互不为原因。
取滞后期为二时：
图3-9 因果检验滞后两阶
因为0.47191>0.05，dlp不是dle的原因；0.01283<0.05，dle是dlp的原因。
取滞后期为三时：
图3-10 因果检验滞后三阶
和滞后期为二一样的结果，dle是dlp的原因，但dlp不是dle的原因。
滞后期为四时：
图3-11 因果检验滞后四阶
结论和滞后期为二，三相同。当然我们还可以把滞后期延长，但结论都是类似的。
小结：除了滞后期为一时dlp，dle互不相关，其它滞后期水平都显示dle是dlp的原因，dlp不是dle的原因。所以我们可以下这样的结论：dle是dlp的原因，但......
3.4 协整检验(2007-06-24 13:26:00)
摘要：3.4.1 理论基础
进行协整检验的原因：在进行时间系列分析时，传统上要求所用的时间系列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，否则会产生“伪回归”问题。但是，在现实经济中的时间系列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的，所以用协整来解决此问题[8]。
协整定义和协整AEG检验见术语说明。
就是协整的，a和b就是协整参数[8]。
3.4.2 AEG协整检验
输入命令ls lp c le得估计结果：
图3-7 AEG协整检验回归分析结果
写成方程形式有：
le的t统计量显著；R^2值为0.96，说明模拟优度高；F值也显著。所以这个回归方程单从统计上来讲是很好的。
再次，提取回归方程的残差。我们把残差定义成一个新的变量e1。提取过程为：在e-views中输入命令genr e1=resid()
最后对e1进行平稳性检验。在这里还是用ADF检验。首先用命令show e1打开变量e1，再点击“view”——“Unit Root Test”，之后逐个测试得结果：
表3-4 e1平稳性的ADF检验
ADF检验值
5%临界值
结论
-2.339719(c,t,4)
-2.868105
不平稳，减少m
-2.101291(c,t,3)
-2.868089
不平稳，减小m
-2.297917(c,t,2)
-2.868073
不平稳，减小m
-2.516747(c,t,1)
-2.868058
不平稳，m=1
滞后阶数从4取到1都不能说明系列e1是平稳的，所以我得出结论：系列e1是不平稳的。
小结：由于e1是不平稳的，根据协整AEG检验原理得出lp和le之间不存在协整关系。接下来我们就要对dlp和dle进行因果分析。......
3.3 数据平稳性检验(2007-06-24 13:17:00)
摘要：3.3.1 理论基础
进行数据平稳性检验的原因：如果随机过程是非平稳的，则用一个简单的代数模型来反映时间系列的过去和未来通常十分困难。所以我们对时间系列分析时通常要求时间系列是平稳的[8]。
数据平稳性定义和检验方法见术语说明。
ADF检验模型的确定：对于模型中是否包含常数项b1 ，是否包含时间趋势项b2t，以及如何确定常数项（m）是检验模型确定的关键。对于前两个问题本文的解决方法为：对三种形式[1]都进行检验，三个模型都说明平稳的话，系列就平稳，只要有一种不平稳的话就认为被检验的系列不平稳。对于确定m的方法为：首先选择一个较大的m值[2]，如果能说明系列平稳则停止，否则减小m直到能说明系列平稳或到1[8]。
不平稳数据的处理：差分。对于金融数据做一阶差分后，即由总量数据变为增长率，一般会平稳。如果一个原始系列平稳，我们称之为I(0)过程；如果原始系列不平稳但经过一阶差分平稳，我们称系列为I(1)过程；同样系列经过n次差分才平稳，则称系列为I(n)过程[8]。
3.3.2 原始数据平稳性检验
先画lp，le的图形，进行初步分析。
输入命令：line lp得图形：
图3-3 lp的曲线图
从图形可以看出，lp有明显的上升趋势，由此可以断定lp肯定是不平稳的。
在画le的曲线图形，输入命令：line le得：
图3-4 le的曲线图
同样le的曲线图有明显的下降趋势，也可以断定是不平稳的。当然我们也可以用ADF检验lp与le的平稳性。下面我们就用ADF检验来检验lp的平稳性。
首先要打开变量lp，在e-views中输入命令show lp。点击“view”，再选择“Unit Root Test”，之后逐个测试得结果：
表3-1 lp平稳性的ADF检验
ADF检验值
5%临界值[3]
结论[4]
-0.772466(c,t,4)[5]
-3.4222
不平稳，减小m
-0.474259(c,t,3)
-3.420382
不平稳，减小m
-0.478362(c,t,2)
-3.420357
不平稳，减小m
-0.517478(c,t,1)
-3.420332
不平稳，m=1
我们把滞后项从4取到1都......