单位根与协整检验
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一、单位根检验的回顾
1、在实际应用中,何种情况下需要对单位根进行检验?
答:理论上,你在实际应用过程中,如果你遇到的样本是时间序列形式的,都要进行单位根检验。原因是,如果你的时间序列数据是单位根的话,类似于你的数据的变化是很不规则的,好像一个“醉汉”。从计量角度看,它影响了我们假设检验当中的“仪器”的准确性。
2、单位根检验的数学形式,或说你应当用数学方式会表述单位根检验的原假设。
3、学会在eviews上对一个时间序列变量进行单位根检验。
(1)如果一个变量具有单位根的特征,那么表示这个变量经过一次差分,就会变成平稳的。
(2)在eviews中,单位根检验的对象是series object。也就是,你要先打开一个series object,然后,在打开的窗口中点击view来观察这个序列是否具有单位根的特征。(3)要特别注意的是,eviews上如果你不
能拒绝你所检验的变量对象是一个单位根,那么此时并不一定表明你所检验的变量一定是I(1),也可能是I(2)或I(3)等更高阶的单整。要注意的是,只要你检验的变量是非平稳的,都会接受原假设。
(4)在eveiws单位根检验要遵循如下的步骤:第一,先对变量(比如Y)进行水平数据的单位根检验(level);第二,如果水平数据拒绝原假设(即不存在单位根),那么检验停止,说明水平数据是一个平稳的时间序列变量;第三,如果水平数据的检验接受原假设,仅能说明你检验的变量是非平稳的,此时需要继续对这个变量的一阶差分进行单位根检验(1S difference)。如果此时拒绝原假设,那么,检验停止,表明这个变量要经过两次差分才会平稳,否则,继续对二阶差分进行单位根检验(1S difference)。总之,检验的目的是判断,到底你所检验的变量经过几次差分后才会平稳?所以,检验一定要到差分平稳后为止。
(5)对你而言,由于有不同的单位根检验方法,所以一个不错的选择是,你同时用不
同的方法对你所关注的变量做单位根检验,并开出所有结果。
二、协整与误差修正
(一)平稳与非平稳序列所反映的信息区别1、平稳:一般来说,平稳时间序列的变动是有规律可循的。
2、非平稳:一般是无规律可循的。
(二)在何种情形下两个或多个非平稳时间序列之间会有内在的联系呢?
说明:假定将非平稳时间序列看作是“醉汉”,一般来说,当然,不同的醉汉之间走路没有什么联系,所以,他们的走路都是杂乱无章的。但是,如果我们将两个醉汉用绳子拴在一起,在下述情况下,二者的走路的合力就会看起来是有规律的(平稳的):一是两个“醉汉”“醉”的等级一样(对变量来说,即经过相同次差分后可平稳);二是他们两个走路左右摇动的力量相等、方向相反。此时,我们称两个醉汉是协整的。(三)协整的经济含义是什么?
答:协整对应的是经济学的“长期均衡”。
比如,要检验两个市场是否是连通的,一个办法是检验两个市场的价格是否是协整的。(四)如果两个变量是协整的,其因果方向是什么?
答:具有协整关系的两个变量的因果关系是双向的。所以,一定要注意,即使你回归出来的两个变量具有单方程的形式,也不能像以前一样对其加以解释。即,你不能说某个解释变量变动多少,会引起被解释变量变动多少。
(五)eveiws的协整检验有几种方法?答:有两种方法:一是单方程模型的检验;二是多方程模型,即建立在系统V AR基础上的检验。
(六)eviews上的单方程检验协整的方法1、检验的原始模型
注意问题:第一,evews要检验的是y t和X t 之间是否存在协整关系;第二,y t代表一个变量,但X t是一个向量,可以包括多个变量;第三,如果你用单方程模型进行检验,那么,你实际上隐含假定这些变量之间的协整关系就1个;第四,这并不意味着X与Y之间的因果关系是单向的;第五,要注意,两个模型中包含同样的一个D1;第六,无论是D1还是D2,它们都是向量,而且里面的变量元素都是外生的,包括截距项与时间趋势项;第七,你在协整检验前,必须先要做的是,观察一下,y t和X t是不是经过同样次数的差分都是平稳的。只有在它们是经过同样次数差分后是平稳的条件下,才可以分析它们之间是否存在协整关系。
2、单方程协整检验的思想
对于式(8.1),如果y t和X t都是同阶非平稳的(这里指的差分一次后是平稳的),但它们的线性组合是平稳的,则称二者具有协整关系。因此,单方程协整检验的思想是,计算与检验一下,式(8.1)当中的随机扰动项u1t是否是平稳的?因为,u1t显然就表示y t
和X t的一个线性组合。