ADF检验和协整检验的区别 (1)
外商直接投资对广东省经济增长的实证分析
外商直接投资对广东省经济增长的实证分析作者：蒋雨生孟玉基符家维来源：《经济研究导刊》2021年第12期摘要：运用Stata软件，通过ADF、协整和格兰杰因果检验，对广东省FDI与GDP增长之间的关系进行研究。
首先，协整检验发现二者之间存在长期均衡关系。
长期来看，广东省GDP对外商直接投资的弹性是0.9114。
最后，通过格兰杰因果检验发现滞后1期时，外商直接投资是广东省GDP的格兰杰原因;滞后2期则相反，广东省GDP是FDI的格兰杰原因。
随着广东省利用外商直接投资金额的增加，发现广东省在使用外商直接投资的时候还存在区域分布严重不均衡、第二产业占比过高等问题。
因此，今后需要格外注意外商直接投资的区域均衡分布和产业引导问题。
关键词：外商;直接投资;经济增长;协整检验;格兰杰因果中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）12-0007-03引言研究数据显示，我国吸收外商直接投资连续十几年位于发展中国家第一名，在2017年我国实际使用外商直接投资额达到了3 502.32亿美元。
另外，我国区域经济也呈现出连续增长，这引起了全世界人们的广泛关注。
从我国地理位置来看，东部沿海地区有非常大的地域优势，其中广东省就是东部沿海地区中拥有地理优势的“佼佼者”，而且广东省还拥有着巨大的市场和人力资本，因此近年来，大批外商前往广东进行投资。
因此，本文经过对广东省经济增长与外商直接投资之间的关系进行剖析，希望能够发现它们之间的相互影响机制，为广东省更好地运用外商直接投资，促成经济增长提供有效的对策。
一、广东省外商直接投资的基本情况（一）广东省外商直接投资的总体规模改革开放以来，通过实施一系列积极优惠的战略方针来吸引外商进行投资，使得外商直接投资数额大幅度增加。
广东省在吸引外商投资方面具有特别的优点：地处东部地区，有着得天独厚的地理位置;相对宽松灵活的政策环境;优越的基础设施等等。
2017年广东省FDI比2010年增长了13.06%，比1980年的12 320萬美元增加了18493.08%。
ADF检验和协整检验
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
0.745045
0.9832
Test critical values:1%level
5%level
10%level
-4.582648
-3.320969
-2.801384
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
0.387985
S.E. of regression
0.040234
Akaike info criterion
-3.299031
Sum squared resid
0.009713
Schwarz criterion
-3.177997
Log likelihood
20.49515
Hannan-Quinn criter.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations
and may not be accurate for a sample size of8
Sample: 2003 2012
Included observations: 10
Variable
Coefficient
Std. Errort-Statistic
Prob.
L
-7.584788
2.987176-2.539116
0.0441
K
0.627143
0.2083813.009604
0.0237
-1.035819
0.8697
协整检验
伪回归：如果一组非平稳时间序列之间不存在协整关系，则这一组变量构造的回归模型就是伪回归。
残差序列是一个非平稳序列的回归被称为伪回归，这样的一种回归有可能拟合优度、显著性水平等指标都很好，但是由于残差序列是一个非平稳序列，说明了这种回归关系不能够真实的反映因变量和解释变量之间存在的均衡关系，而仅仅是一种数字上的巧合而已。
伪回归的出现说明模型的设定出现了问题，有可能需要增加解释变量或者减少解释变量，抑或是把原方程进行差分，以使残差序列达到平稳。
伪回归是回归方程时间序列数据中涉及的一个概念。
该问题通俗来讲，就是：本来两个变量之间是不存在任何经济关系的，但是因为这两个时间序列数据表现出的变化趋势是一致的，所以，当你对其进行回归时候会得到一个很高的可决系数，让你误以为这一回归关系显著成立。
其实这一回归关系是错的，即伪回归。
要想避免伪回归，应首先对变量进行平稳性检验，接下联进行协整检验。
若变量之间存在协整关系，这一回归才算成立。
负相关negative correlation在回归与相关分析中，因变量值随自变量值的增大(减小)而减小(增大)的现象。
在这种情况下，表示相关程度的相关系数为负值。
相关程度用相关系数r表示，-1≤r<1，r的绝对值越大，表示变量之间的相关程度越高，r为负数时，表示一个变量的增加可能引起另一个变量的减少，此时，叫做负相关。
统计学中常用相关系数r来表示两变量之间的相关关系。
r的值介于-1与1之间,r为正时是正相关，反映当x增加(减少)时,y随之相应增加(减少)；呈正相关的两个变量之间的相关系数一定为正值，这个正值越大说明正相关的程度越高。
当这个正值为1时就是完全正相关的情形，如点子排为一条直线，为完全正相关。
正相关虽然意思明确，其实是个模糊的概念，不可以量化，只是定性说法。
如果有明确的关系，例如y=2x，这叫y与x成正比，如果只是大体上，x、y的变化方向一样，例如x上升，y也上升或者x下降，y也下降，那么，这叫正相关。
单位根检验的方法
单位根检验的方法主要有以下几种：
1. ADF检验：即Augmented Dickey-Fuller检验，是对Dickey-Fuller检验的扩展，可以处理含有高阶滞后项的时间序列数据。
它通过在回归模型中加入差分滞后项来控制序列相关的干扰。
2. PP检验：即Phillips-Perron检验，与ADF检验类似，但使用非参数方法来修正序列相关的问题，对小样本性质有一定的改进。
3. KPSS检验：即Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin检验，是一种基于平稳序列的检验方法，原假设是序列是平稳的，而备择假设是序列存在单位根。
4. ERS检验：即Elliott-Rothenberg-Stock检验，是一种基于误差修正模型的单位根检验方法，适用于存在长期均衡关系的非平稳时间序列。
5. NP检验：即Nelson-Plosser检验，是一种专门用于检验宏观经济时间序列是否存在单位根的方法。
6. DF-GLS检验：即Dickey-Fuller Generalized Least Squares检验，是一种改进的Dickey-Fuller检验，使用广义最小二乘法来估计模型参数，以提高检验的功效。
7. 霍尔斯检验：即Hall测试，也是一种单位根检验方法，主要用于检测分数整合的存在。
8. 其他检验：还有一些其他的单位根检验方法，如Fisher类型的检验、Maddala-Wu检验等，它们在不同的情况下有各自的适用性和优势。
adf检验通俗解释
adf检验通俗解释
ADF检验，即单位根检验（Augmented Dickey-Fuller Test），是一种经济学时间序列分析中常用的统计方法。
它用来判断一个时间序列数据是否存在单位根，即是否存在趋势。
通俗地说，单位根检验用来判断时间序列数据的变化趋势是否随机性的，或者说是否存在长期趋势。
如果数据存在长期趋势，就不能用简单的方法进行分析和预测，因为数据变化是有规律的。
而单位根检验可以帮助我们识别数据是否存在长期趋势，从而选择合适的模型来进行进一步分析。
ADF检验的思路是将时间序列数据拆分成趋势项、季节项、残差项等不同部分，然后分别对这些部分进行统计检验。
如果残差项（即剔除了趋势项和季节项后的数据）不存在单位根，那么我们可以认为原始数据也不存在单位根，即没有长期趋势。
通过ADF检验，我们可以得到一个统计量，根据这个统计量的显著性水平，来判断时间序列是否存在单位根。
如果统计量的值小于某个阈值，即p值小于显著性水平，那么我们可以拒绝存在单位根的假设，认为数据不存在长期趋势。
总之，ADF检验是一种用来判断时间序列数据是否存在长期趋势的方法，通过检验序列的残差项是否存在单位根，来判断原始数据是否存在单位根。
平稳协整
ADF检验
ADF检验是通过下面三个模型完成的： p 模型（1）： ∆ y = δ y + λ ∆y +u
t t −1
∑
j =1
j
t− j
t
模型（2）： ∆ y t = α + δ y t − 1 +
∑λ
j =1
p
j
∆ yt − j + ut
模型（3）： ∆yt = α + β t + δ yt −1 + ∑ λ j ∆yt − j + ut
平稳、协整、格兰杰因果检验
1、平稳性检验 2、协整检验 3、格兰杰因果检验
1、平稳性检验
通常情况下，我们所说的平稳性是指弱平稳， 即如果一个时间序列的均值和方差在任何时间保 持恒定，并且两个时期t和t+k之间的协方差仅依赖 于两时期之间的距离k，而与计算这些协方差的实 际时期t无关，则该时间序列是平稳的。 常见的时间序列的平稳性检验方法有以下四 种：利用散点图进行平稳性判断、利用样本自相 关函数进行平稳性判断、单位根检验、ADF检验。 下面仅介绍如何利用Eviews进行ADF检验时 间序列的平稳性。
i =1
β i xt−i + u t
则检验对存在格兰杰非因果性的零假设是：
H0 : β1 = β2 =L= βk = 0
要对两个乃至多个时间序列进行格兰杰因 果检验，可以在Eviews6.0软件的主菜单中选 择Quick→Group Statistics→Granger Causality Test命令，在弹出的Series List对 话框中对要进行格兰杰因果检验的序列或者 变量进行设置，确定后在弹出的Lag Specification对话框中进行滞后阶数的设置， 确定后得到格兰杰因果检验结果。 下面我们举一个例子介绍如何利用 Eviews6.0软件进行格兰杰因果检验。
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。
ADF检验和协整检验的区别
特征根迹统计量（P值）5%临界值λ_max统计量（P值）5%临界值原假设0.786230 43.63(0.02) 40.17 23.14(0.06) 24.16 0个协整向量0.659057 20.49(0.14) 24.28 16.14(0.09) 17.8 至少1个协整向量0.249925 4.35(0.66) 12.32 4.31(0.58) 11.22 至少2个协整向量0.002389 0.0023(0.88) 4.13 0.036(0.88) 4.13 至少3个协整向量正确的计算以1978年为100的定基指数的方法为：如果有以上一年为100的GDP指数，如何计算以某固定年份为100的GDP指数？以北京1978年为100的定基指数计算为例：第一步：（1）将1978年的GDP指数定义为100，这样，1978年定基指数（1978=100）=100.第二步：（2）那么1979年的定基（1978=100）就等于当年的同比指数，即1979年GDP定基指数（1978=100）=1979年GDP指数（以上一年为100）第三步（最关键）：1980年GDP指数（1978=100）=1979年GDP指数（1978=100）*1980年GDP指数（以上一年为100）/100。
第四步：自1981年起重复第三步，即以各上年定基指数（1978=100）分别乘以当年同比指数（上年=100的指数）再除以100，就依次可以得到所有年份以1978年为100的定基指数。
EXCEL直接复制第三步的公式就可以计算出来。
本文来自: 人大经济论坛数据交流中心版，详细出处参考：定基指数编辑目录1定基指数与环比指数的关系2定基指数的分类3定基指数与环比指数的区别定基指数即定比指数。
定基指数是指在指数数列中，各期指数都以某—固定时期为基期。
定基指数说明现象在较长时期内的发展变化情况。
定基指数与环比指数的关系编辑定基指数与环比指数可以相互换算。
时间序列的平稳性检验方法比较论文素材
时间序列的平稳性检验方法比较论文素材时间序列的平稳性检验方法比较时间序列分析是一种广泛应用于经济学、金融学、统计学等领域的统计分析方法，它的核心是对时间序列数据进行建模和预测。
在进行时间序列分析之前，需要对时间序列数据的平稳性进行检验，因为只有平稳的时间序列数据才能有效地应用各种统计模型进行分析和预测。
平稳性是指时间序列数据在统计属性上没有显著变化的特性，包括均值、方差和自相关性等。
在实际应用中，常常需要对时间序列数据进行平稳性检验，以确定是否满足时间序列分析的基本假设。
本文将对几种常用的时间序列平稳性检验方法进行比较，包括ADF 检验、PP检验、KPSS检验以及DF-GLS检验等。
1. ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）ADF检验是一种常用的单位根检验方法，它的原假设是时间序列数据存在单位根，即非平稳。
如果根据ADF检验的结果拒绝原假设，则可以认为时间序列数据是平稳的。
ADF检验的步骤包括选择合适的滞后阶数、构建广义差分模型、计算ADF统计量以及对统计量进行显著性检验等。
根据ADF检验的结果，可以得到一个关于平稳性的显著性水平，比如5%或10%的显著水平。
2. PP检验（Phillips-Perron Test）PP检验是另一种常用的单位根检验方法，它与ADF检验类似，但在计算ADF统计量时使用了修正项，使得统计量的分布更具鲁棒性。
PP检验的原假设和拒绝原假设与ADF检验相同。
与ADF检验相比，PP检验提供了更强的鲁棒性和准确性，特别适用于样本量较小或存在异方差性的情况。
3. KPSS检验（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin Test）与ADF检验和PP检验不同，KPSS检验的原假设是时间序列数据是平稳的，即不存在单位根。
如果根据KPSS检验的结果拒绝原假设，则可以认为时间序列数据是非平稳的。
KPSS检验的步骤包括选择合适的滞后阶数、构建局部线性趋势模型、计算KPSS统计量以及对统计量进行显著性检验等。
面板数据的协整检验与协整回归
面板数据的协整检验与协整回归1、前提：待检验的两个或多个变量之间（自变量与因变量），（单整：单个变量的差分平稳，一阶平稳：差分一次；二阶级平稳：差分两次；，，，，）必须是同阶单整。
原因：只有同阶单整，变量之间才有共同的增长趋势，才能同涨同落。
时间序列的协整检验：先做回归，后做协整检验。
2、面板数据的协整检验：先做协整检验，后做回归。
协整：变量之间的长期的稳定的协调关系。
3、面板数据的协整回归：（1）不变系数模型（各单位之间的回归系数大体相同）（2）变系数模型（各单位之间的回归系数大体不同）F检验：略。
（1）固定影响模型（总体数据）（2）随机影响模型（样本数据）三大回归：1、截面数据的回归（1）异方差（穷人的额外消费与富人的额外消费差距甚大：收入作为自变量；消费作为因变量）影响：自变量“纳伪”消除：WLS（2）自相关（时间序列的残差之间相互关联）如果模型成功，残差之间应该无自相关。
白噪声WN。
影响：自变量“纳伪”消除：广义差分法：既对因变量进行差分，也对自变量进行差分。
（狭义差分：只对因变量进行差分）。
（3）共线性信息重叠。
VIF：大于10剔除法（剔点）。
2、时间序列ARMA模型（自回归移动平均模型）平稳性检验：单位根检验ADF （1）等均值（实际：等观测值，08年GDP与09年GDP相等）（2）同方差（实际：同残差，08年残差与09年的残差相同）（3）协方差（相关系数）：只与时间跨度的长短有关。
时间间隔越长，相互影响越弱。
随机漫步：（random walk）ut t Y Y Y E u Y E Y E u Y Y u u u Y u Y Y u u Y u Y Y u Y Y t t t tt ====+=+=+++=+=++=+=+=∑∑200003210323210212101)var()()()(......σ 随机漫步：方差变得无穷大，均值变得无意义。
“单位”根：回归系数为1. 。
，则此过程为平稳过程小于反之，若位根检验。
20世纪80年代以后美国产业政策、产业结构的变化及对我国的启示
20世纪80年代以后美国产业政策、产业结构的变化及对我国的启示论研品与质量2011年3月刊2O世纪8O年代以后美国产业政策,产业结构的变化及对我国的启示.口xIJ,J,军祖林丽(天津商业大学经济学院天津300134)摘要:20世纪8O年代以来,美国积极调整发展战略,国民经济取得了长足发展本文在介绍美国产业政策变化的基础上,对美国产业结构的变化以及美国产业结构的变动原因进行了探讨.我国目前正处于产业结构调整的关键时期,因此学习美国的经验对我国产业结构调整和产业政策制订具有一定的理论和现实的借鉴意义.关键词:美国;产业结构;产业政策一,引言8O年代以来,美国经济结构调整是在经济实力相对衰落的背景下展开的.美国经济相对衰落主要表现在:1.美国经济的两大支柱产业一汽车工业和钢铁工业竞争受挫,处境恶化.8o年代日本汽车大量进入美国市场,对美国汽:4三工业的压力不断增加.荚国的钢铁工业,到7O年代末也陷入了深刻的危机.2.荚国部分高技术产业的竞争优势也遭到明显削弱.从7O年代末开始,美国半导体上业的领先地位受到威胁,从世界市场的垄断地位退居到次要角色.半导体工业的衰落直接导致美国电子工业的滑坡.美国的民用飞机工业也受到了欧洲公司的强大●-●●●●一●-●●●●●一●-蓄额以及社会保障人均支出额4个指标,其中被解释变量是农村居民的消费水平,用C来表示,解释变量为农村的人均收入(用Y来表示),年末人均储蓄(用w来表示)以及社会保障人均支出(用S来表示).由于没有国家统计局的数据区分农村和城镇的社会保障支,因而这里用全社会的社会保障支出除以全国人口数得到;年末人均储蓄额也是采用类似的方法处理得到的,上述所有数据均可从历年的《中国统计年鉴》中找到.所有的数据处理都是采用EViews6.0版本.(二)单位根检验(ADF)一般首先对时间变量序列及其差分序列的稳性进行检验,这是进行协整分析的基础.检查序列平稳性的标准方法是单位根检验.对单位根进行检验常用的方法是ADF(AugmentedDickeyFuller) 检验.通过ADF检验发现,解释变量和被解释变量的对数值均是非平稳的,它们的对数经过一阶差分后还是无法平稳,所以对二阶差分进行检验,发现它们的二阶差分都是甲稳的,因此我们可以确定1nw, InS,lnC和lnY都是二阶单整的,即(1nW,InS,lnC,lnY)I(2).所以我们可以对4个变量之间的长期关系进行协整检验和granger果检验.(三)协整检验协整检验(CointegrationTest)目的于研究n维向量位根过程的各分量之间,是否存在某种长期均衡关系,有最小二乘法和极大似然法之分.如果ADF检验结果显示变量都是非平稳的,则运』{j协整检验方法对这些非平稳数据进行处理.尽管就个时间序列而言是非平稳的,但是两个或两个以l卜时问序列的线性组合却可能是平稳的.那么进行多变量协整检验很好的'个方法就是采』f】Johansen极大似然估计法.通过该方法可以发现在上述4个变量之问少存存3个协整关系.我们利用第一个协整向量可以得剑以下协整方程:lnC=.0.267039lnS+1.0312931nY-0.257516InW(O.03624)(0.09957)(0.07857)Loglikelihood138.0285从协整方程的符号我们看以看出礼会保障支出不仪没有提高农民消费水平的提高,还挤出了农民的消费支.过[I]丁0.03624没有提过相关的t检验,所以日前不能对社会保障对消费是否有负效应做出肯定性的判断.(四)误差修正模型(vEC)及其诊断检验对上述己存在协整关系的变量Hj向量误差修正模型进行回归,我们可以得到基本都通过了方程显着性F检验和变量显着性t枪验, 得到向量误差修正模型的方:D(LNCONSUME)=一2.O57829cointEq1+0.055761CointE—q2+1.635133CointEq3+0.537494D(LNCONSUME(-2))一0.661650D 28竞争.3.美国劳动生产率不断下降.1979年美国劳动生产率下降1.2%,1980年再下降O.3%.1981年里根总统上台要求委员们提出改善生产率的具体建议.一些美国学者认为,劳动生产率增长速度下降,涉及美国经济一系列根本性和结构性的问题,它对美国对外竞争力的影响是深远的,为此必须做出长远安排.二,2O世纪80年代以后美国产业政策的改变20世纪70年代末,面对日本和欧洲的竞争挑战,产业政策在美国受到关注.里根政府采取了放松经济规制和减税等措施,营造产业创新的氛围.进入20世纪9O年代,在经济全球化和新技术革命的背景下,为加快产业结构升级的节奏,克林顿政府开始正视产业政●●●●-●州忡●—●--●●●-●—●(LNw(.2))+0.37l437D(LNY(一2))0.195643D(LNS(.2))+0.188170四.总结和思考通过上面的实证分析我们可以看到中国由于特殊的二元经济存在,农村的社会保障支出并没有给农民的消费水平带来明显的增长, 相反还挤出了部分消费支出.然而扩大内需最主要的是增加农民的消费需求,所以关于改善农村的社会保障的作用我有以下几点思考:(1)我国要加快农村社会保障制度改革.改革开放以来,虽然我国在农村养老保险,失业保险,生育和工伤保险以及城镇医疗等方面制度卜在逐步完善,但是还有待加强;(2)加强社会保障监管.社会保障荩金的逐层下放,这个过程容易出现寻租行为,农民的切身利益可能得不到很好的保障,因此加强这方面的监管很重要.我想随着中国经济的发展,社会保障制度的改革,农民的消费需求会有所提升的,中国的经济将可以继续持续高速发展.参考文献:【1】LeimerandLesnoy,1982,Socialsecurityandprivatesaving: 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Aggregateimplicationsandtests.AmericanEconomicReview,53,Ma-rch.【5】杨大宇,王小婷:《我国社会保障支出对居民消费行为的影响研究》,《探索》,2007,(5):63.67.【6】尹阳娜:《社会保障,消费与内需.基于凯恩斯主义模型的应用》,《消费经济》,2006年第4期.【7】朱雨可:《社会保障制度变迁对我国居民消费行为的影响》,《消费经济》,2006年第1期.[8】郭英彤.社会养老保障制度影响我国居民储蓄行为的实证检验[J】.消费经济,2007,23(3):39—45.[9]~lJ畅.社会保障水平对居民消费影响的实证分析【J】_消费经济,2008,24(3):75—77.【l0]张继海.礼会保障养老金财富对城镇居民消费支出影响的实证研究[J】.1【J东大学,2008,(3):106—113.【ll】杨文芳,方齐云.财政收入,财政支出与居民消费率[J】.当代财经,2010,(2):4350.作者简介:谢蓉(1987.2.),女,湖北孝感人,硕士研究生,研究方向是劳动力流动与产业发展.品与质量2011年3月:FIJ-'策的作用.从政府到民间组织,企业对产业创新和竞争力的关注达到了?个新的高峰.适应美国市场经济的特点,以促进创新为核心的新式产业政策应运而生.(一)创新转型,市场失灵与产业政策在20世纪90年代的新技术革命中,[h于创新活动发生了深刻转型,也使市场失灵表现出新的特点.第一,需求与技术之间的积极反馈效应更为明显.第二,创新活动从高度企业内部…体化的行动转化为一种"跨厂商分T协作"的模式.第j,创新成果的传播方式发生变化.此时,美国产业政策正是存上述方向补充和拓展了市场机能,促进了产>lk~J新活动.上要有以下方面:(1)拓展新产业的市场空间.(2)协凋创新活动,推动新技术产,lk化.一方面,通过法律和政策鼓励私人部门开展合作研究.另一一方面,突破以往"竞争前阶段"合作的限制,美国国家科学基金会,国家标准与技术协会等机构广泛开展联邦研发机构,大学与企业之间的对话与合作,提高技术产业化速度.(3)N人知识产权保护力度.1993年,克林顿政府成立j二作小组,研究如何将知识产权应用到新型的国家基础设施中.(二)要素瓶颈,创新能力与产业政策20世纪70年代美国产业竞争力下降,原因不在于美元升值,政府管制太多以及外国的不公平竞争,关键在于需要通过改革和创新, 在人力资源,研发投资,市场条:等方面,创造和提升生产要素,以重新赢得竞争优势.20世纪9O年代以来,美国产业政策着眼予产业的创新活动,试图通过解决制约创新活动的瓶颈,推动高级生产要素相匹配,从而促进创新能力建设.主要表现在加大研发投入和推动信息基础设施建方面.三,20世纪8O年代以后美国产业结构的变化(一)美国产业结构变动的基本状况1.经济服务化已经成为基本趋势自19世纪50年代以爿∈,第二产业占美国GDP的比重不断下降,而第三产在7O年代中后期开始加速增长.在私人产业创造的GDP绝对数额,自70年代以来服务生产部门的增长加快,并远远快于商品生产部门.因此总体来看,美国经济服务化的趋势在增强,产业结构的重心不断向服务业倾斜.2.服务部门比重迅速增长8O年代初,美国服务业迅速发展,服务部门中增长最快的是金融保险房地产,狭义的服务k和贸易,这二类产,l无论增长的绝对额上还是在美国经济的经济地位上都是服务部门的中坚力量.包括专业服务,公司经营,教育,艺术娱乐,餐饮等多个部门的狭义服务业,是所有产业中成长最为迅速的部rJ,金融保险房地产的增长速度位居其次.3.新增就业基本上由服务部门吸收从二大产业的就业情况来看,20世纪8O年代以来随着就业人数的不断增长,新增加的就业人数基本上全部被私人服务生产部rJ 所吸纳,私人商品牛产部门的就业人数在8O年代以后相对稳定,相应的三大产业就业比例的变化就反映出第和第二产业就业比例的下降与第三产业就业比例的上升.4.制造部门的劳动生产率继续提高,基础地位巩固长期以来存在着各产就业比蘑与产值比重变动方向一致的趋势,但产值却增长较快,因此必然有就业比例比产值比例下降的更快的情况}Jj现,在制造业尤其如此,这表明商品牛产部门的劳动生产率有极大的提高,并且机器设备的投入规模有明显提高的趋势.(二)20世纪80年代以来美国产业结构变动趋势美国自20世纪80年代起,移{极调整经济发展战略,其成果在9O年代逐渐显现出来.与长期发展趋势卡f】比,2O世纪9O年代以来发牛了新的变化,从总体上呈现出许多新的特点.1.制造业内部分工加强,传统产业存改造中焕发牛机20纪9O年代以来,制造部门进''步萎缩,但仍是美囡经济持续增长的重要基础.交通工具与设备制造业在90年代的发展表现出两个明显的特点:一是产业内部分工的加强,一是军用工业继续加速向民用工业的转变.计算机电子产品制造业快速发展,经过内部细分产业的调整,美国电了产业界将其竞争的核心集中存对技术和资本要求较高的键零部件的牛产上『将附加值低的产品及生产环节进行压缩,进而提高其综合生产能力,引领制造业高速增长.2.新兴服务业发展迅速,高技术服务业成为新的经济增长点20世纪9O年代以来,美国新兴服务业:信息业,专业与商业服务业增长迅速,2O世纪90年代以来,高技术服务业日益成为新的技术增长点.其中计算机和数据处理服务也是增长最快的三大产业之一,电信服务,计算机和数据处理服务产出最大.90年代美国经济增长的关键因素之一就是私人部门对于信息技术产业的高额商业投入以及其产生的高额回报.无论是那些生产诸如计算机,通讯设备,软件等IT商品与服务的产业,还是运用这技术与产品的产业,都实现了高速的增长.3.制造部门就业绝对下降,就业人口加速向服务部门转移从就业来看,就业人口加速向第三产业转移,贸易业是吸收就业最多的产业.第'和第二产业出现了就业人数的绝对下降,表现在制造业尤其是耐用品制造业就业人数的绝对F降上.在行业间分布方面,就业正在迅速向研发密集的服务型产业转移,国防类研发密集型产业的就业显着下降,而民用制造业则保持不变.就业向服务业尤其是高技术服务业的倾斜,再次表明了美国消费结构的变化和经济重心的转移.四,美国产业结构变动的主要原因(一)科技进步提供了增长的源泉科技进步与创新是美国推动产业结构高级化并使国际竞争力得以提高的根本源泉.2O世纪90年代是世界科学技术大发展的时期,美国公司为了在知识经济时代保持自己在创新方面的领先地位, 一方面要把新技术和管理经验不断结合到实践中来;另一方面又必须发现新领域以巩固其技术领先地位.(二)体制变革是结构成功转化的必要条件由信息革命所推动的美国产业结构调整要求有与之相适应的体制变革,包括生产体制,分配体制,企业体制等等,这就需要制度创新.首先,市场竞争和制度环境是2O世纪9O年代以来美国国家竞争力得以提升的制度保证.其次,先进发达的高科技成果转化机制.风险投资的出现为美国新兴业的发展起了重要的推动作用.高科技产业化是提高并实现投资效益的重要手段,是提升一国经竞争实力的重要支柱.(三)高技术产业促进了经济的增长和产业结构高级化高技术产业的发展推动了劳动年生产率和国际竞争力的提高,而信息技术产业成为推动美国国民经济增长的主要部门.美国新兴的信息产业企业在全球市场中的优势尤为突出,全球化背景下的囤际贸易的不断扩大和各围国内市场的开放为这些美国产品迅速占领伞球市场提供了便利.第三产业转向技术密集型和制造业中高新技术部门逐渐扩大是美国产业结构高级化的标志.今天,美国是最大的高技术产品和服务点的出口国,在高科技产业方面其半导体,芯片制造设备及电脑软件所占市场的份额居于首位.(四)政府政策的及时转变是结构高级化的催化剂美国政府在产业结构调整中发挥了重要的作用,政府政策的及时调整和转向是美国结构高级化的催化剂.2O世纪90年代以米, 美国加快了军事经济向民用经济首位转移,制定了国家科技发展战略和重要规划,加大了政府对高科技产业的投入,鼓励并引导产业界运用高技术改造传统产业等.而荚国政府的最成功之处在于为企业创造了个公平竞争的市场环境.在美国企业和个人的创新和受到社会的尊重和严格的知识产权的保护.五,对我国的启示我国经济t,存在一些深层次问题,结构调整已成为牟动经济全局的关键.在向什么方向调整和如何调整方面,美国的经验具有借鉴和启发意义.(一)结构调整的目标应指向提高我国的国际竞争力9O年代以来我国经济建设的国内外环境出现了显着变化,一是我国经济日趋深刻地溶入国际市场,j是随着外圉跨国公司直接投资的迅猛增加,国内竞争国际化悄然来临.在全球竞争小,只有不断提升我国的国际竞争力,才能确保经济的持续繁荣.因此,应当以这次结构调整为契机,抓住当前发达国家结构调整中产业国际转移的有利条件,树立我国在汽车,钢铁,化工,电了,服装等产业的竞29理论研品与质量因子分析与EV A在股票评价中的应用口丁然2011年3月刊(浙江工商大学浙江杭州310000)摘要:本文利用因子分析和EV A计算方法,对中国汽车制造业2O家上市公司2010年年终财务报表的主要财务指标进行分析.通过实证研究,综合分析所选上市公司财务状况,从而对其股票进行评价并为投资者投资决策提供参考.关键词:经济增加值因子分析股票评价一,引言:近几年,全球性的金融危机给世界经济带来深远的影响,中国股市跌入低谷.从2009 年开始,随着中国实体经济的复苏,市场信心回升,股票指数上涨到3090点,并在此上下波动.面对不稳定的股价波动,越来越多投资者在选择股票投资时变得更加慎重,希望获取更多公司的信息.本文根据20家汽车制造业企业2010年度财务信息进行实证分析,为投资者提供较为全面的股票评价参考. 对于公司营运状况,绩效评价,股票评价公司所有者以及投资者往往采取财务报表, 财务比率分析.随着多元统计方法以及计算机技术应用于财务分析,使大量的财务信息, 财务比率得以综合考虑.其中最有效的方法之～便是因子分析.将因子分析应用于财务分析至少有以下两个优点:首先,在没有大苗信息损失的情况下,少量的闪子能够替代大量的财务指标进行综合分析和财务解释.其次,因子分析的结果能给决策者提供定性与定量的投资参考.作为对传统财务分析的补充,EV A在估计企业经济利润方面起着再要作用.其主要贡献在于,在估计利润的时候考虑了债务和权益资本的成本相对真实的反映了企业的盈利能力,从而纠正了传统财务分析对于利润估计的不足,最终达到对公司●—●●●●州忡●●●●●●?●●股票的评价日的.近四十年来,运用统计方法在公司财务领域的研究成果丰硕.博柔(Beaver.W.H)1966年引入单变量对公司财务进行统计分析.1968年,阿特曼(Altman.E.I)提出的非金融机构财务预警模型中应用了多元统计分析方法.我国学者王学民2004年采用因予分析的方法对股票进行评估,从而得出股票评价的准则.EV A在上个世纪80年代由美国学者提出并由荚国着名的思腾思图尔特咨询公司(SternStewart&Co.)注册并实施的套以经济增加值理念为基础的财务管理系统,决策机制及激励报酬制度.乔治(George:A)2007年对加拿人运用EV A进行绩效管理公司的股票表现进行了比较分析.本文将使用因子分析与EV A计算的方法对所选公司的财务状况进行综合评价,从而评价其股票投资价值.文章结构如卜:本文将在第二部分运用子分析对选中公司的主要财务比率进行实证分析.然后,在第三部分引入EV A计算选巾公司的经济增加值.最后在结论部分综合两种方法对所选公司进行综合评价,并为投资者提供投资选择参考.二,因子分析:1,指标体系争优势,促进国际竞争力的全面提高.(二)在促进某一产业的发展上,贸易保护政策和产业扶持政策必须密切配合,二者缺一不可面对经济全球化浪潮,美国倡导的自由竞争,也仪仪限f它要淘汰或转出的产业,对于触及竞争力希所在的高技术产业,则实施政府补贴,贸易保护,促使其他国家自愿出口限制和自愿扩大进口等项干预.因此,目前我国'方面要顺应国际贸易自由化,投资自由化的潮流,另一方面,也要积极地创造条件,运用各种非关税壁垒等措施,适当地保护国内具有潜在竞争优势的产业,并辅之技术研究与开发政府补贴,税收优惠,出口市场干预等产业扶持政策.(三)产业整合是当前结构调整的重点美国企业通过8O年代以来的两次兼并潮,迅速提高了国际竞争力.我国国内企业在全球化的今天面临的竞争压力前增大.我国的产业整合已迫在眉睫.因此,应加人力度推进企业间以兼并收购为手段,以提高国际竞争力为目的的结构重组,培育一'大批世界级的大型企业集团或跨国公刮.(四)充分发挥中小企业在结构调整中的优势从美国近l0多年来的成长』力程看,中小企业不但孕育美国的高技术产业,而且用高技术反哺了传统产业.应大力发展中小企业相配套的投资融资体系,创业创新环境.但对于中小企业来说, 仅仅"放手"是不够的,还必须有相应的扶持或引导政策.(五)实施科教立国战略我们应在科学技术是第一生产力思想的指导下,持教育为本,30本文根据汽车制造业20家上市公司2010年年终财务报表,选取出9个具有代表性的财务指标,X1存货周转率,X2营业利润增长率,X3净利润增长率,X4净资产收益率,X5毛利率,X6总资产周转率,X7流动比率,X8速动比率,X9资产负债率.2,相关系数矩阵与旋转后因子载荷矩阵:运用SAS软件生成的相关系数矩阵中可以看出,一些变量间存在较强的相关性,也就是它们所含信息中有很多是重复的.因此考虑运用因子分析的方法对9个财务指标进行降维.运用最大方差法从旋转后的因子载荷矩阵中可以看出前四个公共因子反映了原变量88.06%的信息,因此只列出前四个因子.第一因予2.9483,第二因子2.2205,第三因子1.6704,第四因子1.0865.因子分析效果良好,X7,X8和X9在第一公共因子上有较大载荷值,这三个变量反映的是公司偿还短期,长期债务的能力,因此第一因子可以命名为偿债能力因子.X2,X3和X5在第二公共因子上二有较大载荷值,这三个变量主要反映的是公司利润增长量,因此可以命名第二因子为发展潜力因子.第三公共因子被X1和X6较大的载荷,这两变量反映了公司的营运状况,因此该因子命名为营运能力因子.●…●…●●●把科技和教育摆在经济,社会发展的重要位置,实行体制上的革新,增强国家的科技实力及向现实生产力转化的能力,提高全民族的科技文化素质,把经济建设转移到依靠科技进步和提高劳动者素质的轨道来,加速实现闲家的繁荣昌盛.参考文献:lllDavidJ.TeeceFirmorganizationindustrialstructure,andtech- nologicalinnovation[J].JournalofEconomicBehavior&Organization, 1996,(31):193—224I2IGordon."Doesthe'NewEconomy'measureuptotheGreatIn- ventionsofthepast?"JoumalofEconomicPerspective.14(4):49—74[31PhilipArestis,MalcolmSawyer.KeynesianEconomicPoliciesf0rNewMillennium[J].TheEconomicJournal,1998,(1O8):18l-195[4】SanjayaLal1.ReinventinglndustrialStrategy:TheRoleofGovernmentPolicyinBuildingIndustrialCompetitiveness.theIⅣ【F andtheworldBankatSixty[M】London:AnthemPress,2005: 1197—233【5lDaniRodrik.IndustrialPolicyfortheTwentyfirstCentury, OneEconomics,ManyRecipes:Globalization,Institutions,andEcon? omicGrowthIMI.PrincetonUniversityPress,2007:99—1O3作者简介:刘小(1967.),男,湖南祁东人,博士,副教授,硕士生导师,天津商业大学经济学院院长,主要从事产业经济与国际贸易理论研究.祖林丽,女,河北任丘人,产业经济学硕士研究生.。
单位根检验和协整检验
单位根检验和协整检验单位根检验和协整检验是时间序列分析中常用的两种方法。
本文将分别介绍这两种检验方法的概念、原理和应用。
一、单位根检验1.概念单位根检验，又称为ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验，是一种用于判断时间序列是否具有平稳性的方法。
它的基本原理是通过对时间序列进行一定程度的差分，使得序列变得平稳，从而判断序列是否具有单位根。
2.原理在时间序列中，如果一个变量具有单位根，则说明它在长期内存在趋势或者周期性波动。
而如果一个变量具有平稳性，则说明它在长期内不存在趋势或者周期性波动。
因此，通过对时间序列进行差分，可以消除其中的趋势或者周期性波动，使得序列变得平稳。
ADF检验的基本原理就是通过比较差分后的时间序列与原始时间序列之间的关系来判断是否存在单位根。
具体地说，在ADF检验中，我们需要假设一个线性回归模型：ΔYt = α + βt + γYt-1 + δ1ΔYt-1 + … + δpΔYt-p + εt其中，Δ表示差分符号；Yt表示时间序列；α、β、γ、δ1~δp和εt分别表示回归系数和误差项。
如果该模型中的γ等于0，则说明时间序列具有单位根，即存在趋势或者周期性波动；如果γ小于0，则说明时间序列具有平稳性，即不存在趋势或者周期性波动。
3.应用ADF检验通常用于判断时间序列是否具有平稳性。
在金融领域中，它常被用于股票价格的分析和预测。
例如，通过对股票价格进行ADF检验，可以判断该股票是否处于上涨或下跌趋势，并进一步预测未来的走势。
二、协整检验1.概念协整检验是一种用于判断两个或多个时间序列之间是否存在长期稳定的关系的方法。
它的基本原理是通过构建线性组合，使得两个或多个时间序列之间的关系变得平稳。
2.原理在协整检验中，我们需要假设一个线性组合模型：Yt = α + βXt + εt其中，Yt和Xt分别表示两个时间序列；α、β和εt分别表示回归系数和误差项。
如果该模型中的β等于0，则说明Yt和Xt之间不存在长期稳定的关系；如果β不等于0，则说明Yt和Xt之间存在长期稳定的关系，即它们是协整的。
ADF检验通俗解释
ADF检验通俗解释
ADF检验，全名为Augmented DickeyFuller检验，是一种用于检验时间序列数据中单位根存在性的统计检验方法。
单位根表示时间序列数据具有非平稳性，即均值或方差可能随时间变化。
以下是对ADF检验的通俗解释：
单位根的概念：在时间序列中，如果一个变量具有单位根，意味着它的变化随时间的推移而保持在某一水平上。
这使得时间序列变量呈现出一种趋势，而不是随机波动。
平稳性的重要性：在统计学和经济学中，我们通常假设数据是平稳的，即它们的均值和方差在时间上是恒定的。
如果时间序列具有单位根，就可能导致违反这个平稳性假设。
ADF检验的目的：ADF检验的目的是确定一个时间序列是否具有单位根，从而判断该序列是否是平稳的。
如果序列是平稳的，就更容易应用许多统计方法，因为这些方法通常基于数据的稳定性。
检验的步骤：
提出假设：ADF检验的零假设是序列具有单位根，即非平稳。
备择假设是序列是平稳的。
进行统计检验：通过比较计算出的检验统计量与临界值，来判断是否拒绝零假设。
如果拒绝了零假设，就认为序列是平稳的。
ADF统计量的解释：ADF检验的统计量反映了单位根的存在性。
如果ADF统计量的值小于某个阈值（即临界值），那么我们可能拒绝
零假设，认为序列是平稳的。
总体而言，ADF检验是一种用于检验时间序列平稳性的工具，它帮助我们判断一个变量是否随时间保持在某一水平上，从而影响到我们在统计建模和分析中如何处理这个变量。
单位根检验和协整检验
单位根检验和协整检验一、单位根检验的概念和原理单位根检验是时间序列分析的重要工具，在经济学中广泛应用于研究时间序列数据的平稳性。
它用来判断一个时间序列是否具有单位根的存在，单位根表示一个时间序列具有非平稳的特性。
单位根检验的原理是基于自回归模型（Autoregressive Model，简称AR模型）。
AR模型是一种常用的时间序列分析模型，它假设当前观测值与过去的p个观测值存在线性关系。
在单位根检验中，通常使用的是ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）和KPSS检验（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test）。
ADF检验是一种常用的单位根检验方法，它基于Dickey-Fuller单位根检验，并对原检验方法进行扩展和改进。
ADF检验的原假设是存在单位根，备择假设是不存单位根。
通过ADF检验的结果，可以判断一个时间序列是否平稳。
KPSS检验是另一种常用的单位根检验方法，它的原假设是存在单位根，备择假设是不存单位根。
KPSS检验的结果与ADF检验相反，当p值小于显著性水平时，拒绝存在单位根的原假设，即序列是平稳的。
二、单位根检验的应用场景单位根检验在经济学中有着广泛的应用场景。
以下是一些常见的应用场景：1.金融市场：单位根检验可用于判断金融市场的收益率时间序列数据是否具有平稳性。
平稳的收益率序列可以用于构建有效的投资组合和预测股票价格。
2.宏观经济：在宏观经济分析中，单位根检验可用于判断经济增长率、失业率等变量是否具有平稳性。
平稳的经济变量序列可以提供有效的经济政策参考。
3.国际贸易：单位根检验可用于判断国际贸易量和汇率等变量是否具有平稳性。
平稳的贸易量和汇率序列对于制定贸易政策和汇率政策具有重要意义。
三、协整检验的概念和原理协整检验是单位根检验的一种推广，它用于判断两个或多个时间序列之间是否存在长期均衡关系。
协整关系表示两个或多个时间序列的线性组合是平稳的，即它们在长期内是相互影响的。
实验报告 单位根检验和协整检验
实验报告6单位根检验和协整检验（验证性实验）实验原理：1、给定实际问题的时间序列，利用DF检验及ADF检验，检验时间序列的平稳性以及判断模型的生成形式。
2、给定两个非平稳时间序列，利用EG检验，检验它们之间是否存在协整关系。
实验题目：某地区过去38年谷物产量序列如下表所示：24.5 33.7 27.9 27.5 21.7 31.9 36.8 29.9 30.2 32.0 34.019.4 36.0 30.2 32.4 36.4 36.9 31.5 30.5 32.3 34.9 30.136.9 26.8 30.5 33.3 29.7 35.0 29.9 35.2 38.3 35.2 35.536.7 26.8 38.0 31.7 32.6这些年该地区相应的降雨量序列如下表所示：9.6 12.9 9.9 8.7 6.8 12.5 13.0 10.1 10.1 10.1 10.87.8 16.2 14.1 10.6 10.0 11.5 13.6 12.1 12.0 9.3 7.711.0 6.9 9.5 16.5 9.3 9.4 8.7 9.5 11.6 12.1 8.010.7 13.9 11.3 11.6 10.4（1）使用单位根检验，分别考察这两个序列的平稳性。
（2）选择适当模型，分别拟合这两个序列的发展。
（3）确定这两个序列之间是否具有协整关系。
（4）如果这两个序列之间有协整关系，请建立适当的模型拟合谷物产量序列的发展。
实验要求：第一步：编程建立R数据集；第二步：调用plot.ts程序对两组数据绘制时序图。
第三步：利用adf.test和pp.test检验这两个时间序列是否存在单位根？分别对这两个时间序列进行建模。
第四步：利用po.test对这对数据进行分析,考察它们是否具有协整关系。
第五步：根据这两个时间序列的相关性，利用lm建立这两个时间序列之间的回归模型。
第六步：根据输出的残差序列，判断是否平稳？同时对残差序列进行单位根检验，以验证判断是否正确，若残差序列平稳，则两个时间序列之间存在协整关系，可以建立动态回归模型。
计量经济学协整检验方法
计量经济学协整检验方法协整检验（cointegration test）是计量经济学中用于检验变量之间是否存在长期稳定的均衡关系的方法。
它的主要目的是确定变量之间的长期关系，即是否存在一个稳定的均衡关系，从而可以进行有效的经济分析和预测。
本文将介绍几种常用的协整检验方法。
1. 单位根检验方法（Unit root test）单位根检验用于检验时间序列数据是否具有非平稳性。
一般来说，如果变量是非平稳的，那么它们之间就不可能存在长期稳定的均衡关系。
常用的单位根检验方法有ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）和KPSS检验（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin test）等。
ADF检验是一种参数统计方法，可以用来检验变量是否是单位根过程，从而判断是否存在协整关系；KPSS检验则是一种非参数统计方法，用于检验变量是否是平稳的。
2. Johansen协整检验方法（Johansen cointegration test）Johansen协整检验方法是一种常用的多变量协整检验方法，可以同时检验多个变量之间的协整关系。
该方法基于向量自回归模型（vector autoregressive model，VAR），通过对向量误差修正模型（vectorerror correction model，VECM）的估计，检验向量自回归参数的协整关系。
Johansen协整检验方法具有较强的参数估计效率和较好的统计性质，被广泛应用于实证研究中。
3. Engle-Granger两步法（Engle-Granger two-step method）Engle-Granger两步法是一种常用的两步骤协整检验方法。
首先，通过对变量进行单位根检验，确定哪些变量是非平稳的；然后，对非平稳变量进行协整关系的估计和检验。
该方法的优点是简单易行，适用于小样本情况，但它的估计效率相对较低。
4. 引导回归法（Bootstrap method）引导回归法是一种非参数的协整检验方法，用于解决传统统计方法在小样本情况下可能存在的偏误和低功效问题。
单位根与协整检验实验心得
单位根与协整检验实验心得
1、单位根检验：单位根检验用于判断时间序列数据是否具有非平稳性。
常用的单位根检验方法有ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验和KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）检验等。
通过单位根检验，可以确定时间序列数据是否需要进行差分操作以实现平稳性。
2、协整检验：协整检验用于判断多个时间序列之间是否存在长期稳定的关系。
当变量之间存在协整关系时，它们的误差项会相互修正，从而保持一个稳定的平衡状态。
常用的协整检验方法有Johansen 检验和Engle-Granger检验等。
协整关系的存在说明变量之间存在长期的均衡关系，可以应用于建立有效的统计模型。
3、实验设计：在进行单位根和协整检验前，请确保选择适当的样本时间范围和取样频率，以获取可靠的结果。
同时，还要注意样本量的充分性，样本量较小可能导致检验结果不准确。
4、结果解释：根据单位根和协整检验的结果，可以得出相应的统计量和p值。
通常，在统计显著水平（如0.05）下，如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，认为序列是平稳的或存在协整关系。
金融计量学-考试整理
VAR模型稳定条件：①相反的特征方程| I - ∏1L | = 0的根都在单位圆以外②特征方程 |λ I - ∏1| = 0的根都在单位圆以内高阶VAR模型稳定的条件：①相反的特征方程| I- ∏1 L - ∏2 L2 - ∏3 L3-…-∏k Lk |=0的全部根必须在单位圆以外。
②VAR模型的稳定性要求A的全部特征值，即特征方程 | A - λ I | = 0的全部根必须在单位圆以内三、概念题1、白噪声模型对于随机过程{ xt , t∈T }, 如果(1) E(xt) = 0, (2) Var(xt) = σ2 <∞, t∈T;(3) Cov(xt ,xt + k)=0, (t + k ) ∈ T , k ≠ 0 , 则称{xt}为白噪声过程。
白噪声是平稳的随机过程，因其均值为零，方差不变，随机变量之间非相关。
显然上述白噪声是二阶宽平稳随机过程。
2、宽平稳过程（1）m阶宽平稳过程。
如果一个随机过程m阶矩以下的矩的取值全部与时间无关，则称该过程为m阶宽平稳过程。
（2）二阶宽平稳过程。
如果一个随机过程{xt} E[x(t) ] = E[x(t +k)] = μ< ∞,Var[x(t)] = Var[x(t +k)] = σ 2 < ∞, Cov[x(ti ),x(tj)] =Cov[x(ti+k),x(tj+k)]=σ2i j < ∞,其中μ, σ 2 和σij2为常数，不随 t, (t∈T ); k,((tr+ k)∈T, r = i, j ) 变化而变化，则称该随机过程 {x t} 为二阶平稳过程。
该过程属于宽平稳过程。
3、随机游走（random walk）过程对于表达式xt = xt -1 + ut，如果ut为白噪声过程，则称xt为随机游走过程。
4、p阶自回归模型如果一个线性过程xt可表达为xt = φ1xt-1+ φ2xt-2+ … + φpxt-p+ ut其中φi ,i =1,…,p 是自回归参数，ut是白噪声过程，则称xt为p阶自回归过程，用AR(p)表示。
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。
ADF检验——精选推荐
ADF检验
作用：
检查序列平稳性的标准方法是单位根检验。
有6种单位根检验方法：ADF检验、DFGLS检验、PP检验、KPSS检验、ERS检验和NP检验，本文将介绍DF检验、ADF检验。
比较：
ADF检验和PP检验方法出现的比较早，在实际应用中较为常见，但是，由于这2种方法均需要对被检验序列作可能包含常数项和趋势变量项的假设，因此，应用起来带有一定的不便；其它几种方法克服了前2种方法带来的不便，在剔除原序列趋势的基础上，构造统计量检验序列是否存在单位根，应用起来较为方便。
步骤：一般进行ADF检验要分3步：
1 对原始时间序列进行检验，此时第二项选level，第三项选None.如果没通过检验，说明原始时间序列不平稳；
2 对原始时间序列进行一阶差分后再检验，即第二项选1st difference，第三项选intercept,若仍然未通过检验，则需要进行二次差分变换；
3 二次差分序列的检验，即第二项选择2nd difference ，第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了！
操作: 点击View键，选择Unit Root Test功能
结果：
相应的检验式：
输出的最上部分给出了检验结果。
因为ADF = 2.9283，分别大于不同检验水平的三个临界值，所以该序列yt是一个非平稳序列。
在此情形下，应该继续对yt 的差分序列进行单位根检验。
一直做到平稳为止，。
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特征根迹统计量（P值）5%临界值λ_max统计量（P值）5%临界值原假设0.786230 43.63(0.02) 40.17 23.14(0.06) 24.16 0个协整向量0.659057 20.49(0.14) 24.28 16.14(0.09) 17.8 至少1个协整向量0.249925 4.35(0.66) 12.32 4.31(0.58) 11.22 至少2个协整向量0.002389 0.0023(0.88) 4.13 0.036(0.88) 4.13 至少3个协整向量正确的计算以1978年为100的定基指数的方法为：如果有以上一年为100的GDP指数，如何计算以某固定年份为100的GDP指数？以北京1978年为100的定基指数计算为例：第一步：（1）将1978年的GDP指数定义为100，这样，1978年定基指数（1978=100）=100.第二步：（2）那么1979年的定基（1978=100）就等于当年的同比指数，即1979年GDP定基指数（1978=100）=1979年GDP指数（以上一年为100）第三步（最关键）：1980年GDP指数（1978=100）=1979年GDP指数（1978=100）*1980年GDP指数（以上一年为100）/100。
第四步：自1981年起重复第三步，即以各上年定基指数（1978=100）分别乘以当年同比指数（上年=100的指数）再除以100，就依次可以得到所有年份以1978年为100的定基指数。
EXCEL直接复制第三步的公式就可以计算出来。
本文来自: 人大经济论坛数据交流中心版，详细出处参考：定基指数编辑目录1定基指数与环比指数的关系2定基指数的分类3定基指数与环比指数的区别定基指数即定比指数。
定基指数是指在指数数列中，各期指数都以某—固定时期为基期。
定基指数说明现象在较长时期内的发展变化情况。
定基指数与环比指数的关系编辑定基指数与环比指数可以相互换算。
定基指数等于相应时期环比指数的连乘积。
这种关系的存在要求在以下条件下：各个指数采用的权数不变，指数值中不出现零和负数的情况。
定基指数的分类编辑1.数量指标定基指数数列2.质量指标定基指数数列定基指数与环比指数的区别编辑环比指数数列和定基指数数列各有不同用途。
若要说明各时期的现象与其前一时期对比变动的情况时，可采用环比指数数列加以分析；而要说明各时期的现象与某一固定时期对比变动情况时，就应采用定基指数数列加以分析。
此经济态势下我们构造了如下的函数：根据上表可知数据是平稳的，通过了单根检验。
对数据做回归的结果如下图：根据上表的各项指标显示出，无论从拟合优度上看，还是从t 检验、F 检验方面观察，计量模型都是不错的。
模型可以用于大略的预测。
可得三者之间的长期关系为:文献[10]庄佳强,需求因素对长期经济增长的影响研究[论文]华中科技大学博士学位论文。
（去掉了）[7][15]林哲，毛中根，中国经济平稳增长的总需求结构分析，学术月刊，2005年5月。
（去掉7）综述林哲（2005）研究表明,中国当前的最终消费需求、投资需求和进出口之间不协调。
这种不协调会带来不利的长期性影响,进而影响到长期供给潜力的实现。
庄佳强（2008）采用比较分析、统计分析、计量分析和数理建模等方法从经验和理论两方面展开论述，得出消费需求和经济长期存在相互反馈效应。
具体内容投资需求对经济的拉动作用在于：短期内投资需求是总需求的组成部分，投资增加使总产出增加；长期内投资的结果是资本存量的增加，即生产能力的增加。
居民消费与政府消费之和组成国内最终消费。
消费对经济增长的拉动作用主要体现在：一消费需求是最总需求的重要组成部分，消费增加使总产出增加；二消费(如教育和医疗保健等方面的支出)对人力资本的创造以及政府提供的生产性公共产品，为长期经济增长提供生产要素,从而推动经济增长。
进出口对于弥补国内需求不足起着非常重要的作用，因为全球化的资源流动促进经济发展[7]。
[1]作者：国家统计局，1978年以来我国经济社会发展的巨大变化[N]，人民日报，2013年11月6日。
.cn/news/f53c70b6-43be-48c3-ab4b-ae4148c35c99.html重要符合要求ADF 检验和协整检验（同上）。
GDP 平减指数=现值GDP/实际GDP国内生产总值指数(上年=100)国内生产总值指数是指反映一定时期内国内生产总值变动趋势和程度的相对数，该指标是以上一年为基期计算的指数。
按不变价格计算。
GDP 环比指数：real GDP i / real GDP i-1重要（4）构造计量模型模型中各变量都是加速资本形成的，符合供给约束型经济的逻辑。
A.相关系数。
A.单根检验。
首先对这几个变量取对数，以消除数据存在的异方差。
然后对ln Y I 、ln YG、lnY M 0、ln Y M 1、ln YM 2进行ADF 检验，ADF 检验结果如下图所示： ln Y I 、ln Y G 、ln Y M 0、ln Y M 1、ln YM 2的单根检验结果 变量 差分次数 （c,t,k ） DW 值 ADF 统计值 5%临界值 1%临界值 结论 lnYI1(0,0,1)1.82-2.28-1.97-2.73ln YG 1(0,0,3)1.94-2.64-1.97-2.75lnYM 0 1(0,0,3) 1.94 -2.64 -1.97 -2.75lnYM 11(0,0,1) 1.97 -2.18 -1.97 -2.73lnYM 2 0(0,0,1) 1.97 -2.94 -1.96 -2.72B.协整检验（对lny 、ln Y 、ln Y 、ln Y 、ln Y）特征根迹统计量（p值）5%临界值λ-max统计量(p值)5%临界值原假设0.987433 125.7821（0.00）60.06141 70.02693（0.00）30.43961 0个协整向量0.809372 55.75515（0.0007）40.17493 26.51890（0.0236）24.15921 至少一个协整向量经济基本理论可以直接运用普通最小二乘法回归。
C.回归方程。
回归方程结果如下：重要反复试错，得出各个统计量之间的变动趋同性（相关系数和趋势图）、因果关系（数量方程）。
要注意各统计量之间滞后若干期数据之间的关系，工作量较大，要细心。
孝芳：可能需要做计量模型的节点在第三部分，即各个统计量之间的变动趋同性（相关系数和趋势图）、因果关系（数量方程）。
但是，不一定非做数量模型不可，发现统计规律（相关性）也是很好的。
如果做数量模型，那么，一定把握好逻辑通顺的因果关系，自己能够解释原因和结果，即明确设定解释变量和被解释变量，不能硬凑合。
同时，还要注意，一元模型一般是不可靠的，要考虑直接其他解释变量。
我们虚拟一下吧：假如，我们发现X/Y可能对I/Y有较为显著的解释关系，设前者为x1，后者为y，则有：y=f（x1），但是，这个模型不是很可靠的，因为社会经济中一个原因导致一个结果的是非常罕见的，一般都是多因一果。
因此，就必须考虑假如其他解释变量x2、x3等等，这样，模型的可绝系数才能比较高（可绝系数低的原因就是可能漏掉了重要的解释变量）。
模型做出来之后，可以只分析x1与y的关系，不管x2和x3的事儿，但模型必须涵盖这两个（或更多）解释变量。
其实，最为有意思的在第四部分，发现某种变动的前兆，并尝试解释。
抓紧做，别耽误了学报第二期印刷。
物质角度第一部分A消费率与对国货的内需率的趋势图、与投资率的趋势图、与对国货的外需率的趋势图如下B投资率与国内需求率的趋势图、对国货的外需率的趋势图、对国内的内需率的趋势图、居民消费率的趋势图如下：C净出口率与对国货的外需率的趋势图如下：D国内需求率与投资率的趋势图、与对国货的内需率的趋势图如下：E 对国货的内需率与居民消费率、对国货的外需率、投资率的趋势图如下：F 对国货的外需率与对国货的内需率、居民消费率、投资率、净出口率的趋势图如下：分析重要需求结构总的分析，从分析中可以看出来我国的需求结构失衡，我国主要靠投资和出口拉动经济增长，这是我国在经济发展过程中长期面临的一个重要问题。
因为总需求构成对于宏观经济政策的制定有着重要意义，对经济增长具有重大的拉动作用，而失衡的需求结构既会使得我国宏观经济运行暴露在外部冲击风险之下，也会降低经济运行的内在稳定性。
【来自文献11】 投资需求对经济的拉动作用在于它的两重功能:短期内投资需求是总需求的组成部分,投资增加使总产出增加;长期内投资的结果是资本存量的增加,即生产能力的增加,从而促进经济增长。
居民消费与政府消费之和组成国内最终消费。
消费对经济增长的拉动作用主要通过两个途径来实现:一是消费需求是最终需求,是总需求的重要组成部分,消费增加使总产出增加;二是消费(如教育和医疗保健等方面的支出)对人力资本的创造,以及政府提供的生产性公共产品,为长期经济增长提供生产要素,从而推动经济增长。
进出口对于弥补国内需求不足起着非常重要的作用,国际贸易被公认为是经济增长的引擎,因为全球化的资源流动主导着经济发展。
【来自文献6】货币角度可以从-11-13/7.html物质角度一：Y 与X/Y 的相关系数为0.18，y 与I/Y 的相关系数为0.51，y 与NX/Y 的相关系数为-0.20，y 与G/Y 的相关系数为0.19，y 与C/Y 的相关系数为-0.37，y 与YGI C ++的相关系数为0.42，y 与YMG I C -++的相关系数为-0.30。
X/Y 与I/Y 的相关系数为0.75，X/Y 与NX/Y 的相关系数为0.43，X/Y 与G/Y 的相关系数为0.1，X/Y 与C/Y 的相关系数为-0.65，X/Y 与YGI C ++的相关系数为0.52，X/Y 与YMG I C -++的相关系数为-0.6，I/Y 与NX/Y 的相关系数为-0.14，I/Y 与G/Y的相关系数为0.01，I/Y 与C/Y 相关系数为-0.48，I/Y 与YGI C ++相关系数为0.88，I/Y 与YM G I C -++相关系数为-0.47，NX/Y 与G/Y 的相关系数为0.16，NX/Y 与C/Y的相关系数为-0.24，NX/Y 与YGI C ++的相关系数为-0.25，NX/Y 与Y M G I C -++的相关系数为-0.19，G/Y 与C/Y 的相关系数为-0.07，G/Y 与YGI C ++的相关系数为0.14，G/Y 与Y M G I C -++的相关系数为0.23，C/Y 与YG I C ++的相关系数为-0.035，C/Y与Y M G I C -++的相关系数为0.96，YG I C ++与Y M G I C -++的相关系数为0.006。