《表3 我国职业教育发展变量时间序列ADF检验》
注:表中的数据均由Eviews8.0软件统计整理;△ZXRS表示对变量进行一阶差分。
传统的时间序列分析一般假设模型的随机误差是平稳过程。事实上,经济指标的时间序列数据往往并不平稳,而平稳和非平稳的时间序列在性质上会有很大的差别。对于非平稳序列,由于外生冲击对该序列的影响长期存在,因此,我们无法通过该序列的历史信息来预测其未来走势,而平稳序列则不然。[19]因此,为了防止出现数据假回归现象,需要对数据本身的平稳性进行分析。首先我们要对所研究问题的相关数据进行单位根检验,以检验其平稳性。常见的平稳性检验方法有增广的迪基—富勒检验(Augmented Dickey-Fuller Test,简称ADF检验)和菲利普斯—配龙检验(Phillips-Perron Test,简称PP检验)。根据模型的结构,本研究选择ADF检验,模型如下式,检验结果见表2、表3。
图表编号 | XD00164225500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.01 |
作者 | 祁占勇、王志远 |
绘制单位 | 陕西师范大学教育学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |