育才学习网1.误差修正模型该怎么解释
建立误差修正模型，首先对变量进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。 然后建立短期模型，将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立短期模型，即误差修正模型。
对于非稳定时间序列，可通过差分的方法将其化为稳定序列，然后才可建立经典的回归分析模型。如：建立人均消费水平（Y）与人均可支配收入（X）之间的回归模型：
Yt = α0 + α1Xt + μt
如果Y与X具有共同的向上或向下的变化趋势，进行差分，X,Y成为平稳序列，建立差分回归模型得：
ΔYt = α1ΔXt + vt
式中，vt = μt − μt − 1
然而，这种做法会引起两个问题： （1）如果X与Y间存在着长期稳定的均衡关系 Yt = α0 + α1Xt + μt 且误差项μt不存在序列相关，则差分式 ΔYt = α1ΔXt + vt 中的vt是一个一阶移动平均时间序列，因而是序列相关的。
扩展资料：
误差修正模型创建模型方法
(1)Engle-Granger两步法
由协整与误差修正模型的的关系，可以得到误差修正模型建立的E-G两步法：
第一步，进行协整回归（OLS法），检验变量间的协整关系，估计协整向量（长期均衡关系参数）；
第二步，若协整性存在，则以第一步求到的残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中，并用OLS法估计相应参数。
需要注意的是：在进行变量间的协整检验时，如有必要可在协整回归式中加入趋势项，这时，对残差项的稳定性检验就无须再设趋势项。 另外，第二步中变量差分滞后项的多少，可以残差项序列是否存在自相关性来判断，如果存在自相关，则应加入变量差分的滞后项。
(2)直接估计法
也可以采用打开误差修整模型中非均衡误差项括号的方法直接用OLS法估计模型。 但仍需事先对变量间的协整关系进行检验。如对双变量误差修正模型可打开非均衡误差项的括号直接估计下式：
这时短期弹性与长期弹性可一并获得。 需注意的是，用不同方法建立的误差修正模型结果也往往不一样。
2.误差修正模型的结构
为了便于理解，我们通过一个具体的模型来介绍它的结构。
假设两变量X与Y的长期均衡关系为：
Yt = α0 + α1Xt + μt
由于现实经济中X与Y很少处在均衡点上，因此实际观测到的只是X与Y间的短期的或非均衡的关系，假设具有如下（1,1）阶分布滞后形式
该模型显示出第t期的Y值，不仅与X的变化有关，而且与t-1期X与Y的状态值有关。
由于变量可能是非平稳的，因此不能直接运用OLS法。
对上述分布滞后模型适当变形得： （**） ， 式中，λ = 1 − μ，， 如果将（**）中的参数，与Yt = α0 + α1Xt + μt中的相应参数视为相等，则（**）式中括号内的项就是t-1期的非均衡误差项。
（**)式表明：Y的变化决定于X的变化以及前一时期的非均衡程度。同时，（**）式也弥补了简单差分模型ΔY1 = ΔXt + vt的不足，因为该式含有用X、Y水平值表示的前期非均衡程度。因此，Y的值已对前期的非均衡程度作出了修正。
（**) 称为一阶误差修正模型（first-order error correction model）。
（**)式可以写成： 其中：ecm表示误差修正项。由分布滞后模型知：一般情况下|μ|<1 ，由关系式μ得0<；λ<1。可以据此分析ecm的修正作用：
(1)若（t-1）时刻Y大于其长期均衡解α0 + α1X,ecm为正，则（-λecm）为负，使得ΔYt减少；
(2)若（t-1）时刻Y小于其长期均衡解α0 + α1X,ecm为负，则（-λecm）为正，使得ΔYt增大。
（***)体现了长期非均衡误差对的控制。 需要注意的是：在实际分析中，变量常以对数的形式出现。
其主要原因在于变量对数的差分近似地等于该变量的变化率，而经济变量的变化率常常是稳定序列，因此适合于包含在经典回归方程中。
于是：
(1)长期均衡模型
Yt = α0 + α1Xt + μt
中的α1可视为Y关于X的长期弹性（long-run elasticity）
(2)短期非均衡模型 中的β1可视为Y关于X的短期弹性（short-run elasticity）。
更复杂的误差修正模型可依照一阶误差修正模型类似地建立。
3.误差修正模型的模型建立
(1)Granger 表述定理
误差修正模型有许多明显的优点：如 a）一阶差分项的使用消除了变量可能存在的趋势因素，从而避免了虚假回归问题； b）一阶差分项的使用也消除模型可能存在的多重共线性问题； c）误差修正项的引入保证了变量水平值的信息没有被忽视； d）由于误差修正项本身的平稳性，使得该模型可以用经典的回归方法进行估计，尤其是模型中差分项可以使用通常的t检验与F检验来进行选取。
因此，一个重要的问题就是：是否变量间的关系都可以通过误差修正模型来表述？
就此问题，Engle 与 Granger 1987年提出了著名的Grange表述定理（Granger representaion theorem）:
如果变量X与Y是协整的，则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述：
ΔYt = lagged（ΔY，ΔX） − λμt − 1 + εt
式中，μt − 1是非均衡误差项或者说成是长期均衡偏差项， λ是短期调整参数。
对于（1,1）阶自回归分布滞后模型如果 Yt~I(1), Xt~I(1) ； 那么的左边ΔYt~I(0) ，右边的ΔXt ~I(0) ，因此，只有Y与X协整，才能保证右边也是I(0)。
因此，建立误差修正模型，需要
首先对变量进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。然后建立短期模型，将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立短期模型，即误差修正模型。
(2)Engle-Granger两步法
由协整与误差修正模型的的关系，可以得到误差修正模型建立的E-G两步法： 第一步，进行协整回归（OLS法），检验变量间的协整关系，估计协整向量（长期均衡关系参数）； 第二步，若协整性存在，则以第一步求到的残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中，并用OLS法估计相应参数。 需要注意的是：在进行变量间的协整检验时，如有必要可在协整回归式中加入趋势项，这时，对残差项的稳定性检验就无须再设趋势项。 另外，第二步中变量差分滞后项的多少，可以残差项序列是否存在自相关性来判断，如果存在自相关，则应加入变量差分的滞后项。
(3)直接估计法
也可以采用打开误差修整模型中非均衡误差项括号的方法直接用OLS法估计模型。 但仍需事先对变量间的协整关系进行检验。
如对双变量误差修正模型可打开非均衡误差项的括号直接估计下式：
这时短期弹性与长期弹性可一并获得。 需注意的是，用不同方法建立的误差修正模型结果也往往不一样。
4.请问如何用EVIEWS做误差修正模型
误差修正一般是两个变量才能做的，你变量多就会出现问题。
如果你不介意的话也是可以做的，首先需要对你所有的变量cpi、loap、rpi做单位根检验，看这个三个变量是否是单位根过程，如果是的话就检验一阶差分的平稳性。如果三个变量的单整阶数相同就能做一下协整，然后利用协整模型做误差修正模型了。
如果你不太清楚怎么做，可以参考高铁梅的那本计量的书，有比较详细的Eviews软件的使用方法和建模步骤。
希望可以帮到你~~~~~~~~~~
5.误差修正模型的介绍
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容> 原发布者：人生_浮萍_ 10.4向量误差修正模型（VECM）10.4.1VECM的表达形式对于含有n个变量的VAR模型，当对应的矩阵的秩介于0和n之间的时候，即0rn，这n个变量之间存在r个协整关系。
让我们定义一个r维的矩阵B，其中B的列含有（nr）个不同的线性独立协整向量，所以rank(B)r。从长期来看，即所谓的均衡状态或者静止状态，这样的关系精确地存在，所以在长期，我们有：ZtBYt0然而，从短期来看，例如对于每个确定的时刻t，都存在偏离协整关系BYt的成分。
这种偏离代表了这些长期关系在短期内的一定程度的非均衡状态，所以偏离成分一般被称为误差。AZt1ABYt1促使Yt增加或者因此，减少，从而使得BYt朝着它的长期均值移动（长期均值为0，为什么？）。
这种增加或者减小的变化，实际上是一种调整，所以称为误差修正。因为这里我们研究的对象是VAR模型，所以VECM的名字由此而来。
根据定义，矩阵A衡量了Yt中每个变量是如何调整，从而回复到长期的均衡关系的水平上。所以，矩阵A经常被称为调整系数。
另外，在实践中，经常对协整向量B进行标准化。10.4.2VECM模型的演示1）两个变量的VAR(1)模型的VECMy1t0.41.5y1,t11ty0.21.5y2,t12t2t在这个例子中，0.61.50.20.5使y1t的系数为1。