Describa brevemente los pasos generales para establecer un modelo de corrección de errores utilizando variables económicas con relaciones de cointegración.

Una breve descripción de los pasos generales para establecer un modelo de corrección de errores utilizando variables económicas con una relación de cointegración es la siguiente:

Para establecer un modelo de corrección de errores, primero debemos realizar una análisis de cointegración de las variables y descubrir La relación de cointegración entre variables es la relación de equilibrio a largo plazo, y esta relación se utiliza para formar el término de corrección de error.

Luego, establezca un modelo a corto plazo, considere el término de corrección de errores como una variable explicativa y construya un modelo a corto plazo junto con otras variables explicativas que reflejen las fluctuaciones a corto plazo, es decir, una corrección de errores. modelo. A partir de esto, podemos utilizar la ecuación de corrección de errores para hacer pronósticos a corto plazo.

Ventajas: en comparación con el modelo de autorregresión vectorial anterior, si las variables económicas que analizamos tienen una relación de cointegración, el modelo de autorregresión vectorial es propenso a la correlación serial de los residuos. Dado que el modelo vectorial autorregresivo generalmente adopta la forma de diferencia variable para ser suave, su ecuación en diferencias es la siguiente:

DY(t)=a1DX(t)+v(t) Entre ellos, v (t)=u( t)-u(t-1) Por otro lado, el modelo vectorial autorregresivo utiliza la forma de diferencia e ignora los niveles de las variables. Por lo tanto, el modelo expresa la relación de corto plazo entre variables, y allí. No existe relación entre las variables y los residuos. Estos modelos sólo pueden expresar relaciones de corto plazo entre variables, pero no pueden revelar relaciones de largo plazo. Los modelos de corrección de errores evitan ambos problemas.