协整检验步骤

合集下载

协整检验方法

SH t 0 1SZZt t
转化成Leabharlann SH t 0 1SZZt 2T t
依次键入以下命令： GENR T=@TREND(1) 生成趋势变量 LS SH C SZZ T 在协整回归中加入趋势此时再检查残差序列的平稳性，可以发现它已经变成不含趋势和常数项的平稳序列，而且协整回归模型的拟合度明显提高；图 5-5 、图 5-6 分别给出了两个协整回归模型的残差序列图（需要指出的是，变量 T 也是一阶单整变量，与 SH 、 SZZ 的单整阶数相同）。
为了消除原始序列的非线性趋势，建立线性协整回归方程，将原变量取成对数变量。表 5-3 列出了对数序列和对数差分序列的单位根检验结果（ EViews 5 ），检验结果表明，在 5% 显著水平下，ly~I(1) ；在 1% 显著水平下，lx~I(1) ，两个变量的单整阶数相同，符合协整性检验的要求。关于表 5-3 中的单位根检验结果需要做些说明。 EViews 检验单位根时采用了以下三个检验方程：
1
2 ．检验残差序列的平稳性时，可以在检验方程中加上常数项和趋势项，即使用方程（ 5-3 ）、（ 5-4 ）进行检验，也可以加在原始回归方程（ 5-1 ）中，但在两个方程中只能加一次，不能重复加入。 3 ．在检验残差序列的平稳性时，虽然检验统计量与 DF （或 ADF ）检验中的相同，但是检验统计量的分布已不再是 DF 或 ADF 分布，所以临界值也发生了变化，而且还与回归方程中变量个数、样本容量和协整检验方程的不同有关。麦金农（ Mackinnon ）给出了协整检验临界值的计算公式， EViews 软件也可以直接输出 Mackinnon 临界值（或伴随概率）。 4． EG 检验也可以用于有多个解释变量的协整关系检验，即第一步的回归方程（ 5-1 ）变成：

使用stata命令进行协整检验方法介绍

使用stata命令进行协整检验方法介绍标题：使用 Stata 命令进行协整检验方法介绍摘要：协整检验是时间序列分析中的常用方法，用于确定多个非平稳时间序列之间是否存在长期的稳定关系。

本文将介绍如何使用 Stata 命令进行协整检验，包括数据准备、模型设定、协整检验法的原理和实施步骤，以及对协整结果的解释和理解。

文章正文：一、绪论协整检验是时间序列分析中的重要方法，用于研究经济学和金融学中的长期均衡关系。

在实际应用中，我们常常会遇到非平稳的时间序列数据，而协整检验可以帮助我们判断这些非平稳序列之间是否存在稳定的长期关系。

本文将以 Stata 软件为例，介绍如何使用 Stata 命令进行协整检验。

二、数据准备在进行协整检验之前，需要确保所使用的时间序列数据是非平稳的。

常见的处理方法包括差分、对数化等。

Stata 提供了丰富的数据处理命令，如 "diff"、"log" 等，可以帮助我们将数据转化为非平稳序列。

三、模型设定在协整检验中，我们通常会使用向量自回归（VAR）模型。

在 Stata 中，可以使用 "var" 命令设定 VAR 模型。

该命令可以指定所需的滞后阶数和变量名称，例如：```statavar y x, lags(2)```其中，"var" 表示要进行 VAR 模型设定，"y" 和 "x" 是待检验的变量名称，"lags(2)" 表示设定滞后阶数为2。

四、协整检验法的原理和实施步骤协整检验法主要包括 Johansen 检验和 Engle-Granger 检验两种方法。

Johansen 检验适用于多个时间序列之间的协整检验，而 Engle-Granger 检验适用于两个时间序列之间的协整检验。

1. Johansen 检验Johansen 检验是一种基于协整向量估计的方法，用于判断多个时间序列之间是否存在协整关系。

eg协整检验步骤

eg协整检验步骤
一、单整检骤
（一）样本分析
在正式进行单整检验之前，需要先要对样本数据进行简单的分析，确
定样本的平均值、方差、极差等统计量。

（二）计算残差
将观测值与样本平均值相减，得到残差，残差为空，则表明样本位单
整的。

（三）绘制箱型图
通过箱线图或线图，观察残差是否服从正态分布或拉普拉斯分布，残
差正太分布，表明样本数据是单整的。

（四）计算均整检验
计算均整检骤的自由度和t检验值，从而得出p值，查表得出临界值，如果p值小于临界值，则表明样本数据服从单整分布。

二、EG协整检验
（一）确定模型
在进行EG协整检验之前，首先要确定模型，如Unrestricted Error Correction Model（UECM）、Restricted Error Correction Model（REC）等。

（二）根据模型建立数学模型
建立以变量的差分序列为变量的数学模型，有的时候还会增加有关的趋势项和季节性变量，以便更准确的表示实际情况。

（三）数据分析
分析数据，确定模型参数，然后根据模型参数计算模型的t检验值和p值，然后查表得出临界值，根据检验结果确定样本是否满足EG协整关系。

（四）进行残差检验
最后，根据协整模型计算的残差。

JOHANSEN协整检验分析

JOHANSEN协整检验分析
一．Johansen协整检验
Johansen协整检验是一种用于分析多个时间序列之间存在长期均衡关系的检验方法，它可以用来分析货币、公債、股票等多种不同投资组合的关系，以确定它们之间的长期协整关系的强度，从而为投资者判断投资选择提供依据和建议。

Johansen协整检验基于多元线性回归，检验方法对于估计或分析长期关系非常有效。

Johansen协整检验是一种基于统计学方法的检验，检验的目标是使用VAR模型来确定两个时间序列之间是否存在长期均衡。

它使用滞后期和序列之间的协整回归，对长期协整关系的强度作出定量分析。

在这种检验方法中，使用的模型具有较强的可伸缩性，可应用于多元时间序列，并且可以适当地处理突发事件和时变性等变化。

从一般上来说，以下四个假设是检验协整关系的基本要求：
1）至少有两个时间序列的观测值。

2）时间序列的模型均属于线性范畴。

3）任意两个时间序列的关系应该是多元的。

4）所观测到的时间序列应该是非竞争性的。

Johansen协整检验的基本步骤是：首先，将多个时间序列分别标准化；其次，将标准化的时间序列皆转化为一阶差分模型；然后，运用VAR 模型对差分模型进行估计；随后。

协整检验方法

表 5-2 年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 我国货币供应量和国民收入的统计资料国民收入 X 18718.3 21826.2 26937.3 35260.0 48108.5 59810.5 70142.5 78060.8 83024.3 年份 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 货币供应量 Y 45837.3 53147.2 59871.6 70881.8 84118.6 95969.7 107278.7 126035.1 国民收入 X 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 135174.0 159586.7 184739.1 211808.0 货币供应量 Y 6950.7 8633.3 11731.5 16280.4 20540.7 23987.1 28514.8 34826.3 38953.7
3
含有常数项、趋势项和滞后阶数；如（ c ， 0 ， 0 ）表示检验方程中含有常数项、不含趋势项、滞后阶数为 0 ，即利用第二种方程进行 DF 检验。检验过程中的滞后阶数是在 EViews 5 中用 SIC 准则自动确定。 3 ．协整性的 EG 检验（ 1 ）键入命令 LS SH C SZZ ，在输出的方程窗口菜单上点击 Procs\ Make residual series ，然后在弹出的对话框中输入残差的变量名并点击 OK ，系统将自动生成回归模型的残差序列。（ 2 ）打开残差序列窗口，在窗口菜单上点击 View \ Unit Root Test ，选择同时带有常数项、趋势项的检验方程（即方程 5-4 ）进行检验。图 5-3 和图 5-4 分别给出了 EViews 3 、 EViews 5 的 ADF 检验结果；检验结果表明，在 5% 显著水平上可以拒绝残差序列存在单位根的假设（实际上只要取显著水平为 0.0168 即可）；所以，根据 EG 两步法的检验原理，上证综指 SH 和深证综指 SZZ 是协整的，即在所考察时期内，两者存在稳定的比例关系，长期关系可以用协整回归模型描述。

eg协整检验步骤

eg协整检验步骤协整检验是用于检测两个或多个变量之间是否存在长期稳定的关系的方法，它在经济学和金融领域中具有重要的应用价值。

下面将介绍协整检验的步骤。

第一步：确定研究的变量首先需要确定研究的变量，这些变量可以是实际存在的经济变量，如国内生产总值（GDP）、消费者物价指数（CPI）等，也可以是构建的指数、指数差等。

确定这些变量是研究的目标。

第二步：选择合适的协整模型根据研究的变量和样本数据的特点，应选择合适的协整模型。

常用的协整模型有Engle-Granger两步法、Johansen方法等。

Engle-Granger两步法适用于变量数较少的情况，而Johansen方法则适用于变量数较多的情况。

第三步：进行单位根检验选定了协整模型之后，下一步是进行单位根检验。

单位根检验的目的是确定变量是否是非平稳的。

常用的单位根检验方法有ADF检验、Phillips-Perron检验等。

如果变量是非平稳的，则需要对它们进行差分处理以消除非平稳性。

第四步：估计协整关系在经过单位根检验之后，如果存在协整关系，则可以进行估计。

估计协整关系的常用方法是最小二乘法（OLS）。

通过OLS估计可以得到协整回归方程的系数估计。

第五步：检验协整关系在估计了协整关系之后，需要进行协整关系的检验，以确定估计结果的显著性。

常用的协整关系检验方法有协整的t检验、F检验等。

这些检验方法可以检验协整关系是否显著，以及协整关系的几何意义。

第六步：解释和应用协整关系最后一步是对协整关系进行解释和应用。

解释协整关系可以从理论角度出发，解释变量之间的长期均衡关系。

应用协整关系可以用于预测和制定经济政策。

总结起来，协整检验的步骤主要包括确定研究的变量、选择合适的协整模型、进行单位根检验、估计协整关系、检验协整关系和解释和应用协整关系。

通过这些步骤可以得到具有经济学意义的协整关系，并为相关研究和实践提供有价值的参考。

协整检验实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 了解协整检验的基本原理和方法；2. 学会运用协整检验分析变量之间的长期稳定关系；3. 培养数据处理和分析能力。

二、实验背景协整检验是计量经济学中一种重要的检验方法，主要用于检验两个或多个非平稳时间序列变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。

协整检验通常应用于金融、经济、工程等领域，以分析变量之间的相互作用和影响。

三、实验内容1. 数据来源：选取我国2000年至2020年的GDP、消费、投资和进出口数据，分别记为GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT。

2. 数据处理：首先，对原始数据进行对数变换，以消除数据中的异方差性。

然后，利用EViews软件对对数变换后的数据进行单位根检验，以判断变量是否为非平稳时间序列。

3. 协整检验：运用EViews软件对GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT进行协整检验，以判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。

4. 脉冲响应函数和方差分解：若协整检验结果显示变量之间存在长期稳定的均衡关系，则进一步运用EViews软件进行脉冲响应函数和方差分解分析，以揭示变量之间的动态影响和贡献程度。

四、实验步骤1. 数据准备：将GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT数据导入EViews软件。

2. 单位根检验：对GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT进行单位根检验，判断变量是否为非平稳时间序列。

3. 协整检验：运用EViews软件对GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT进行协整检验，包括Engle-Granger检验和Pedroni检验。

4. 脉冲响应函数和方差分解：若协整检验结果显示变量之间存在长期稳定的均衡关系，则进行脉冲响应函数和方差分解分析。

五、实验结果与分析1. 单位根检验结果：根据ADF检验结果，GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT均存在单位根，说明这些变量都是非平稳时间序列。

2. 协整检验结果：根据Engle-Granger检验和Pedroni检验结果，GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT之间存在长期稳定的均衡关系。

【精品】协整检验步骤假设检验的一般步骤

【关键字】精品协整检验步骤-假设检验的一般步骤1简述假设检验的一般步骤1 简述假设检验的一般步骤。

(1) 建立假设确定显著性水平计算统计量确定概率值p做出推断结论简述文献检索的基本步骤。

1）明确检索课题，明确检索目的，制定检索策略2）选择检索工具，查找文献线索3）选择检索途径，确定检索标识4）查找文献线索5）获取原始文献3 简述选择研究问题的注意事项。

实用性，创新性，范围不可过大，可行性，结合自己熟悉的专业选题4 简述知情同意书应该包括的基本内容介绍研究目的介绍研究的过程介绍研究的风险和可能带来的不舒适之处介绍研究的益处匿名和保密的保证提供回答受试者问题的途径非强制性的放弃退出研究的选择权5简述减少抽样误差的方法。

1）选取合适的抽样方法，使样本更具有代表性；2）增加样本量到适当水平；3）选择变异程度小的研究指标。

6简述选择研究样本的注意事项。

1、严格规定总体的条件。

2、按随机原则选取样本，并应注意具有代表性。

3、每项研究课题都应规定有足够的样本数，例数太少则无代表性，而样本数太大实验条件不易严格控制。

7按文献的外表特征进行检索的途径。

1、书名途径；2、著者途径；3、序号途径8按文献的内容特征进行检索的途径。

1、分类途径；2、主题途径；3、关键词途径；4、分类主题途径9文献按载体类型划分可分为哪些？印刷型文献、缩微型文献、视听型文献、机读型文献。

10实验性研究的特点有哪些？干预、设对照组、随机取样和随机分组11简述变量的分类。

自变量、依变量、外变量12选择指标时应注意哪些问题？1、客观性2、合理性3、灵敏性4、关联性5、稳定性和准确性13简述概率抽样的类型。

单纯随机抽样、等距抽样、分层抽样、整群抽样14简述非概率抽样的类型。

配额抽样、主观抽样、网络抽样、方便抽样15简述选择性偏倚的种类。

1、诊断性偏倚2、入院率偏倚3、无应答偏倚4、分组偏倚16简述衡量性偏倚的种类。

1、回忆偏倚2、诊断怀疑偏倚3、调查者偏倚4、被调查者偏倚17简述偏倚的控制方法。

常用的协整检验方法(一)

常用的协整检验方法(一)常用的协整检验方法协整检验在时间序列分析中扮演着重要的角色，它用于检测多个非平稳时间序列之间是否存在长期的关系。

本文将介绍几种常用的协整检验方法，以帮助读者更好地理解和运用这些方法。

1. 单位根检验单位根检验是协整检验的基础，常用的方法有ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验和PP（Phillips-Perron）检验。

它们都可以用来判断一个时间序列是否是平稳的。

•ADF检验：基本思想是通过引入滞后差分来构建一个扩展的Dickey-Fuller统计量，然后进行假设检验。

•PP检验：是对ADF检验的改进，它考虑了残差自相关的情况，减少了误检的可能性。

2. Johansen检验Johansen检验是用来检验时间序列之间是否存在协整关系的方法，它基于向量自回归（VAR）模型。

Johansen检验的原假设是存在r个协整关系，其中r是一个确定的非负整数。

Johansen检验有两个主要统计量：Trace统计量和Eigenvalue统计量。

通过比较这两个统计量和对应的临界值，可以判断时间序列之间是否存在协整关系以及协整关系的个数。

3. Engle-Granger检验Engle-Granger检验是一种基于OLS回归的协整检验方法。

它首先通过引入滞后差分将非平稳时间序列转化为平稳序列，然后利用最小二乘法建立回归模型，检验残差是否平稳。

Engle-Granger检验分为两个步骤：回归阶数的确定和残差的平稳性检验。

在回归阶数的确定中，可以采用信息准则（如AIC、BIC）来选择最佳的阶数。

在残差的平稳性检验中，可以使用ADF检验或PP 检验来判断。

4. 可视化方法除了以上的统计方法，还可以运用可视化方法来辅助协整检验。

常用的可视化方法包括散点图、路径图和回归图等。

散点图可以用来观察两个时间序列之间的关系，如果它们呈现出一种趋势性的关系，可能存在协整关系。

路径图可以展示多个时间序列之间的协整关系，有助于形象地理解协整关系的存在和特征。

stata时间序列协整检验步骤

stata时间序列协整检验步骤时间序列协整检验是金融、经济学中常用的一种分析方法，主要用于发现变量之间的长期稳定关系。

利用此方法，可以判断两个变量是否具有共同的漂移趋势，即长期依赖关系。

在stata中，进行时间序列协整检验的步骤如下：步骤1：导入数据首先，需要导入需要进行协整检验的数据，可以使用以下命令：import delimited “data.csv”, cleardata.csv是存储数据的文件路径。

导入数据之后，可以使用以下命令查看数据的基本信息：describe命令将会显示数据的变量名、取值范围等基本信息。

步骤2：检查变量时间序列的平稳性协整模型的实现需要对时序数据进行平稳性检验，即对时序数据进行差分，使其平稳。

为了判断变量是否平稳，可以使用单位根检验，使用adf命令或pperron命令，例如：adf y, lags(10)该命令将对变量y进行单个单位根检验，lags参数用于设置单位根检验的滞后阶数。

步骤3：模型拟合和估计在进行平稳性检验之后，需要进行模型拟合和估计，使用vec命令，例如：vec y x, lags(2)其中，y和x是需要进行协整检验的变量，2是向前滞后的数量。

等式估计完成后可以使用以下命令查看估计结果：estat vif该命令用于检查协整关系是否存在多重共线性的问题。

步骤4：协整检验在估计完协整关系之后，需要进行协整检验。

使用以下命令可以进行协整检验：vecrank该命令将输出协整列的数量，如果协整列的数量大于0，则说明变量之间具有协整关系。

步骤5：决定容错率协整检验之后，需要决定容错率，即误差修正项的数量。

可以使用以下命令进行决定：vecrank, coint该命令将输出最小AIC、最小SC和最小HQ容忍度。

根据这些值，可以决定容错率的数量。

步骤6：进行残差检验最后，为了检验协整关系是否适用于数据，需要进行误差项的残差检验，可以使用以下命令：vecdiag该命令将输出描述残差的统计信息。

多变量协整检验

多变量协整检验多变量协整检验是一种检验多个时间序列变量之间是否存在长期均衡关系的方法。

在金融、经济学等领域中，多变量协整检验被广泛应用于研究市场交易机制、制定决策等问题。

本文将对多变量协整检验的步骤进行介绍。

步骤一：确定检验目标多变量协整检验的第一步是确定检验目标。

通常，一个多变量协整检验需要至少包括两个时间序列变量。

在我们进行检验之前，需要明确我们要检验的变量是什么，并确定这些变量之间是否存在长期均衡关系。

在确定检验目标后，我们将数据准备好并进入下一步。

步骤二：检验各变量的平稳性多变量协整检验的第二步是检验各变量的平稳性。

在检验长期均衡关系之前，需要先检验各变量是否平稳，平稳性是多变量协整的前提。

我们可以通过单位根检验或ADF检验来确定各变量是否平稳。

如果各变量不平稳，则需要对它们进行差分或对数化处理，直到各变量具备平稳性为止。

步骤三：建立协整模型多变量协整检验的第三步是建立协整模型。

协整模型可以用来描述两个或多个时间序列变量之间的长期均衡关系。

可以用广义矩量法或极大似然法来估计协整模型的各参数，进而确定变量之间的均衡关系。

步骤四：检验协整模型多变量协整检验的第四步是检验协整模型。

通过检验协整模型是否可靠，我们可以确定变量之间的长期均衡关系是否存在。

通常，我们可以用Durbin-Watson统计量、ADF检验、Johansen检验和Engle-Granger检验等方法来检验协整模型的可靠性。

步骤五：分析实证结果多变量协整检验的最后一步是分析实证结果。

通过对协整检验的实证结果进行分析，我们可以得出关于变量之间长期均衡关系的结论，并用这些结论来制定决策。

同时，我们还需要注意多变量协整检验的局限性，以及在使用该方法时需要注意的一些问题。

综上所述，多变量协整检验是一种重要的检验时序变量之间长期均衡关系的方法。

在使用该方法时，需要遵循以上步骤，注意各项检验的前提条件与要求，以确保能够得到可靠的实证结果。

协整检验步骤范文

协整检验步骤范文协整检验是用来检验两个或多个时间序列之间是否存在长期的平衡关系的统计方法。

它是时间序列分析中的一种重要方法，可以用于研究经济学中的相关变量之间的关系，例如商品价格与生产成本之间的关系，货币供应量与通货膨胀之间的关系等。

下面是协整检验的一般步骤：1.收集数据：首先，需要收集要进行协整检验的时间序列数据。

这些数据可以是经济数据、金融数据或其他类型的时间序列数据。

2.绘制时间序列图：将收集到的数据绘制成时间序列图，以便观察它们的趋势和模式。

这有助于判断是否存在长期平衡关系的可能性。

3.计算差分序列：如果时间序列数据不是平稳的，需要进行差分处理，以使其变得平稳。

差分是指对时间序列数据进行减法操作，计算相邻观测值之间的差异。

4.选择适当的协整模型：根据实际情况和研究目的，选择适当的协整模型进行分析。

协整模型可以是向量自回归（VAR）模型、误差修正模型（ECM）等。

5.估计模型参数：使用最小二乘估计法或其他适当的估计方法，对所选的协整模型进行参数估计。

这将得到用于分析的模型参数。

6.检验协整关系：利用统计方法进行协整检验，判断所选的协整模型中是否存在协整关系。

常用的协整检验方法有单位根检验（ADF检验、PP检验等）。

7.解释协整关系：如果协整检验的结果显示存在协整关系，则可以解释这种关系。

这包括解释协整向量（协整系数）的经济意义，确定长期均衡关系的方向和稳定性。

8.模型诊断：对协整模型进行模型诊断，检查模型的拟合程度和残差序列的性质。

这可以包括检验残差是否平稳、是否具有序列相关性等。

9.结果解释和报告：将协整检验的结果进行解释和报告，并讨论其经济学意义和应用。

这通常包括撰写报告、绘制图表和计算统计指标等。

协整检验是对时间序列数据进行分析的重要工具，可以用于解释和预测相关变量之间的长期关系。

高质量的协整检验需要仔细地进行数据收集、模型选择、参数估计等步骤，并进行结果解释和解读。

协整检验的作用和实施步骤是什么

协整检验的作用和实施步骤是什么1. 引言协整检验是时间序列分析中一种重要的方法，用于检验两个或多个具有共同发展趋势的非平稳时间序列之间的稳定长期关系。

通过协整检验，可以确定变量之间是否存在稳定的长期关系，进而进行有效的建模和预测。

本文将介绍协整检验的作用和实施步骤，并对其在实际应用中的意义进行探讨。

2. 协整检验的作用协整检验可以揭示时间序列之间的长期关系，其作用主要包括以下几个方面：2.1 发现变量之间的稳定长期关系协整检验可以帮助我们确定变量之间是否存在稳定的长期关系。

对于一些非平稳时间序列，其之间可能存在短期波动和长期趋势的共同作用，通过协整检验可以筛选出具有稳定长期关系的变量，为后续的建模和预测提供可靠的基础。

2.2 剔除伪回归的影响伪回归是由于变量之间存在非平稳性导致的虚假相关性。

如果在建模过程中忽略了非平稳性，很可能会产生错误的回归结果。

通过进行协整检验，可以筛选出具有稳定长期关系的变量，从而避免伪回归的发生，提高建模的准确性和可靠性。

2.3 辅助建立有效的模型协整关系可以作为建立有效模型的先验知识进行利用。

通过检验变量之间的协整关系，可以辅助选择适当的变量，确定模型的结构和参数，提高建模的效果。

2.4 提供有效的预测依据协整关系可以为未来的预测提供有效的依据。

如果变量之间存在稳定的长期关系，根据历史数据可以较好地预测未来的变化趋势。

而如果变量之间不存在协整关系，则预测结果可能会存在较大的误差。

3. 协整检验的实施步骤协整检验的实施步骤主要包括以下几个方面：3.1 数据预处理首先，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、平滑处理等。

为了减小误差的影响，应该尽量使得数据序列平稳。

3.2 单位根检验在协整检验之前，需要对各个时间序列进行单位根检验，判断其是否为非平稳序列。

常用的单位根检验方法有ADF检验、PP检验等。

如果变量为非平稳序列，则需要进行差分处理，直到得到平稳序列。

15.协整检验

16.协整检验一、方法介绍基本思路：20世纪80年代，Engle 和Granger 等人提出了协整（Co-integration ）的概念，指出两个或多个非平稳（non-stationary ）的时间序列的线性组合可能是平稳的或是较低阶单整1的。

有些时间序列，虽然它们自身非平稳，但其线性组合却是平稳的。

非平稳时间序列的线性组合如果平稳，则这种组合反映了变量之间长期稳定的比例关系，称为协整关系。

协整关系表达的是两个线性增长量的稳定的动态均衡关系，更是多个线性增长的经济量相互影响及自身演化的动态均衡关系。

协整分析是在时间序列的向量自回归分析的基础上发展起来的空间结构与时间动态相结合的建模方法与理论分析方法。

理论模型：如果时间序列nt t t Y Y Y ，，，⋅⋅⋅21都是d 阶单整，即）（d I ，存在一个向量)(21n αααα，，，⋅⋅⋅=使得）（b d I Y t -'~α，这里)(21nt t t t Y Y Y Y ，，，⋅⋅⋅=，0≥≥b d 。

则称序列nt t t Y Y Y ，，，⋅⋅⋅21是），（b d 阶协整，记为），（b d CI Y t ~，α为协整向量。

一般情况下,协整检验有EG 两步法与JJ 的多变量极大似然法。

步骤一：为检验序列t Y 和t X 的），（b d CI 阶协整关系。

首先对每个变量进行单位根检验，得出每个变量均为)(d I 序列，然后选取变量t Y 对t X 进行OLS 回归，即有协整回归方程：1 如果一个非平稳时间序列经过差分变换变成平稳的，称其为单整过程，经过一次差分变换的称为一阶单整，记为I(1)，n 次差分变换的称为n 阶单整，记为I(n)。

t t t X Y εβα++= （1）式中用αˆ和βˆ表示回归系数的估计值，则模型残差估计值为：t t X Y βαεˆˆˆ--＝（2）步骤二：对（1）式中的残差项t ε进行单位根检验，一般采用ADF 检验。

协整检验的实施步骤

协整检验的实施步骤1. 引言协整检验是时间序列分析中常用的方法之一，用于检测两个或多个非平稳时间序列之间的长期关系。

本文将介绍协整检验的实施步骤，帮助读者对该方法有一个全面的了解。

2. 协整检验的基本概念在进行协整检验之前，首先需要了解协整的基本概念。

协整是指两个或多个时间序列之间存在长期稳定的关系，即它们的线性组合是平稳的。

而非协整的时间序列之间则没有这种长期关系。

3. 协整检验的实施步骤3.1 数据准备进行协整检验前，需要准备两个或多个时间序列的数据。

这些时间序列通常需要满足平稳性的要求，在实际应用中，常常使用对数差分后的数据进行分析。

3.2 计算线性组合在协整检验中，需要计算时间序列的线性组合，即对时间序列进行加权求和。

这些权重可以通过最小二乘法来估计。

3.3 构建伪显著性检验协整检验的核心是构建伪显著性检验，用于判断时间序列是否存在协整关系。

常用的伪显著性检验方法有ADF检验和PP检验。

3.4 进行检验在构建好伪显著性检验后，可以进行协整检验。

这一步骤通常需要计算相应的检验统计量，并将其与临界值比较，以判断时间序列是否存在协整关系。

3.5 结果解释最后，根据协整检验的结果，可以解释时间序列之间的关系。

如果检验结果表明存在协整关系，说明这些时间序列之间存在长期稳定的关系；如果检验结果表明不存在协整关系，说明这些时间序列之间没有长期关系。

4. 实例应用以下是一个实例应用的协整检验步骤：1.收集两支股票的收盘价数据并进行平稳性检验；2.对股票收盘价数据进行对数差分；3.估计股票收盘价数据的线性组合权重；4.构建ADF检验和PP检验的伪显著性检验；5.进行协整检验，计算检验统计量；6.将检验统计量与临界值进行比较；7.根据检验结果解释股票之间的关系。

5. 总结本文介绍了协整检验的实施步骤，包括数据准备、线性组合计算、伪显著性检验的构建、检验的实施以及结果的解释。

通过掌握这些步骤，读者能够更好地理解和应用协整检验方法。

协整检验步骤

实验三金融数据的平稳性检验实验指导一、实验目的：理解经济时间序列存在的不平稳性，掌握ADF检验平稳性的方法。

认识不平稳的序列容易导致伪回归问题，掌握为解决伪回归问题引出的协整检验，协整的概念和具体的协整检验过程。

协整描述了变量之间的长期关系，为了进一步研究变量之间的短期均衡是否存在，掌握误差纠正模型方法。

理解变量之间的因果关系的计量意义，掌握格兰杰因果检验方法。

二、基本概念：如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期的协方差值仅依赖于该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它为平稳的。

强调平稳性是因为将一个随机游走变量（即非平稳数据）对另一个随机游走变量进行回归可能导致荒谬的结果，传统的显著性检验将告知我们变量之间的关系是不存在的。

这种情况就称为“伪回归”（Spurious Regression）。

有时虽然两个变量都是随机游走的，但它们的某个线形组合却可能是平稳的，在这种情况下，我们称这两个变量是协整的。

因果检验用于确定一个变量的变化是否为另一个变量变化的原因。

三、实验内容及要求：用Eviews来分析上海证券市场A股成份指数（简记SHA）和深圳证券市场A股成份指数（简记SZA）之间的关系。

内容包括：1.对数据进行平稳性检验2.协整检验3.因果检验4.误差纠正机制ECM要求：在认真理解本章内容的基础上，通过实验掌握ADF检验平稳性的方法，具体的协整检验过程，掌握格兰杰因果检验方法，以及误差纠正模型方法。

四、实验指导：1、对数据进行平稳性检验：首先导入数据，将上海证券市场A股成份指数记为SHA，深圳证券市场A股成份指数记为SZA（若已有wf1文件则直接打开该文件）。

在workfile中按住ctrl选择要检验的二变量，右击，选择open—as group。

则此时可在弹出的窗口中对选中的变量进行检验。

检验方法有：①画折线图：“View”―“graph”—“line”，如图3—1所示。

协整检验的操作方法

协整检验的操作方法协整检验是一种用于检验两个或多个时间序列是否存在长期均衡关系的统计方法。

在时间序列分析中，我们通常假设时间序列之间是独立的，但是在现实生活中，很多时间序列之间存在着长期的相关性和相互影响，这就需要通过协整检验来确定它们之间的关系。

协整检验的操作方法如下：第一步：确定时间序列首先，我们需要确定参与协整检验的时间序列。

一般情况下，我们选择两个或多个可能存在长期均衡关系的时间序列。

第二步：进行单位根检验使用单位根检验来判断时间序列是否为非平稳序列。

常用的单位根检验方法包括ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）和PP检验（Phillips-Perron test）。

如果时间序列存在单位根，即为非平稳序列，我们需要进行差分，直到得到平稳序列。

第三步：构建误差修正模型（ECM）协整检验是通过构建误差修正模型来判断时间序列之间是否存在长期均衡关系。

误差修正模型是一个包含差分项（D）和滞后误差修正项（ECM）的模型。

具体构建方法如下：1. 定义模型误差修正模型一般为以下形式：Yt = α+ β1Xt + γ1D(L) + γ2ECMt-1 + εt其中，Yt表示因变量的一阶差分，Xt表示自变量的一阶差分，D(L)表示差分延迟项，ECMt-1表示滞后误差修正项，εt表示误差项。

2. 估计模型参数对误差修正模型进行参数估计。

一般使用最小二乘法进行估计。

3. 进行协整检验对估计得到的误差修正模型进行协整检验。

常用的协整检验方法有ADF检验、Johansen检验等。

如果协整检验结果显著，即拒绝原假设，说明这些时间序列之间存在长期均衡关系。

第四步：识别均衡关系如果协整检验结果为显著，说明时间序列之间存在长期均衡关系，接下来我们需要通过识别均衡关系来进行分析。

具体方法包括：1. 通过回归分析确定均衡关系方程，得到均衡关系的系数。

2. 进行残差分析，检验均衡关系的合理性。

3. 进行统计检验，验证均衡关系是否显著。

协整检验步骤范文

协整检验步骤范文协整检验是一种用于检验时间序列数据之间是否存在长期关系的方法。

它主要用于经济学、金融学和其他社会科学研究领域。

以下是一种协整检验的步骤范文，共计1200字以上。

协整检验是一种用于检验两个或多个时间序列数据之间是否存在长期关系的方法。

在金融领域中，协整检验常被用来研究股票价格、汇率、利率等之间的关系。

下面将介绍一种常见的协整检验步骤：Engle-Granger方法。

首先，我们需要确定需要进行协整检验的一组时间序列数据。

假设我们想要检验两只股票价格之间的关系。

我们将收集两只股票的时间序列数据，并确保数据的长度相同。

接下来，我们需要对这两只股票的价格数据进行单位根检验，以判断它们是否为非平稳的时间序列。

单位根检验常用的方法有 Augmented Dickey-Fuller (ADF) 检验和 Phillips-Perron (PP) 检验。

如果两只股票的价格数据都为非平稳序列，我们可以认为它们之间存在协整关系。

然后，我们需要构建一个线性回归模型，将两只股票价格的差值作为因变量，以一只股票价格的差值作为自变量。

这个回归模型称为扩展误差修正模型 (Error Correction Model, ECM)。

我们可以使用最小二乘法估计回归模型的系数。

接下来，我们需要对回归模型的残差序列进行单位根检验，以确定回归模型是否存在误差修正项。

如果残差序列是平稳的，说明回归模型存在误差修正项，即存在协整关系。

常用的单位根检验方法有ADF检验和PP检验。

最后，我们需要进行统计检验，以确定协整关系的统计显著性。

通常使用的统计检验方法有 Durbin-Watson 检验和 Johansen 检验。

如果统计检验的结果显示协整关系是显著的，我们可以认为两只股票价格之间存在长期关系。

总结起来，协整检验的步骤如下：1)收集需要进行协整检验的一组时间序列数据；2)对时间序列数据进行单位根检验，判断其非平稳性；3)构建扩展误差修正模型，估计回归模型的系数；4)对回归模型的残差序列进行单位根检验，检验误差修正项的存在；5)进行统计检验，确定协整关系的显著性。

如何进行毕业论文的实证研究的时间序列分析与协整检验

如何进行毕业论文的实证研究的时间序列分析与协整检验毕业论文是大学生在学业上的重要任务，其中的实证研究是评价研究者能力的重要指标之一。

时间序列分析与协整检验是实证研究中常用的方法之一，本文将介绍如何进行毕业论文的实证研究的时间序列分析与协整检验。

一、时间序列分析的基本概念与步骤时间序列分析是研究一系列时间点上观察得到的数据的统计方法。

在进行时间序列分析之前，首先需要了解时间序列的基本概念和步骤。

1. 时间序列的基本概念时间序列由一系列按时间顺序排列的观察值组成，通常表示为X(t)，其中t表示时间点。

时间序列可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列，前者的均值和方差不随时间变化，后者的均值和方差会发生变化。

2. 时间序列分析的步骤进行时间序列分析时，一般包括以下几个步骤：（1）数据收集与整理：首先需要收集相关的时间序列数据，并将其整理为适合分析的形式。

（2）模型选择与估计：根据数据特点和研究目的，选择合适的时间序列模型，并对模型进行估计。

（3）模型检验与诊断：对估计的模型进行检验和诊断，判断其是否合适，是否能解释数据的特点。

（4）模型预测与应用：根据选择的模型，进行预测和应用，得出相关结论。

二、协整检验的基本原理与应用协整检验是用于检验一组非平稳时间序列之间是否存在长期平衡关系的统计方法。

在毕业论文的实证研究中，如果要研究两个或多个变量之间的长期关系，协整检验是一种常用的方法。

1. 协整检验的基本原理协整检验基于向量自回归模型（vector autoregression model, VAR），通过判断变量之间的线性组合是否满足平稳性，来确定是否存在协整关系。

2. 协整检验的应用在协整检验的应用中，一般包括以下几个步骤：（1）数据收集与整理：同样需要收集相关的时间序列数据，并将其整理为适合分析的形式。

（2）单位根检验：对每个变量进行单位根检验，判断其是否为非平稳时间序列。

（3）协整检验：将变量进行协整检验，判断它们之间是否存在长期平衡关系。