金融时间序列分析—总结
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2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一 步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做 格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。（不 是因果关系，看是否有关系，有关系该变量可放入模型）
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序 列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间 是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有 EG两步法和JJ检验：EG两步法是基于回归残差的检验，可 以通过建立OLS模型检验其残差平稳性；JJ检验是基于回归 系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）。
10、协整说的是变量之间存在长期的稳定关系，这只是从数 量上得到的结论，但不能确定谁是因，谁是果。而因果关系 检验解决的就是这个问题。
单位根检验是检验时间序列是否平稳，协整是在时间序列平
稳性的基础上做长期趋势的分析，而格兰杰检验一般是在建
立误差修正模型的后，所建立的短期的因果关系。故顺序自
然是先做单位根检验，再过协整检验，最后是格兰杰因果检
长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做 误差修正检验。
2020/4/3
6
建模注意要点-5
8、单位根检验是检验数据的平稳性，或是说单整阶数。
9、协整是说两个或多个变量之间具有长期的稳定关系。但 变量间协整的必要条件是它们之间是同阶单整，也就是说在 进行协整检验之前必须进行单位跟检验。
202ห้องสมุดไป่ตู้/4/3
5
建模注意要点-4
先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构 造回归模型等经典计量经济学模型；
若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则 服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原 假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR 模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变 量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有， 则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量 之间“谁引起谁变化”，即因果关系。
模型的因果关系检验，加上满足稳定性条件，可进行脉冲及
方差分解。注意在做因果检验前要先确定滞后长度，方法见
高铁梅 《计量分析方法与建模 》第2版 P302。
如不满足因果关系，则所有不满足因果关系的变量将视为外
生变量 ，至此要重新构建VAR模型，新的VAR模型将要引
入外生变量的VAR模型（只放在模型右边，不放在左边）
ADF检验步骤：1）view---unit root test，出现对话框，默认 的选项为变量的原阶序列检验平稳性，确认后，若ADF检验 的P值小于0.05，拒绝原假设，说明序列是平稳的，若P值大 于0.5，接受原假设，说明序列是非平稳的；2） 重复刚才的 步骤，view---unit root test, 出现对话框，选择1st difference， 即对变量的一阶差分序列做平稳性检验，和第一步中的检验 标准相同，若P值小于5%，说明是一阶平稳，若P值大于5%， 则继续进行二阶差分序列的平稳性检验。
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建模注意要点-8
13、当确定了协整的个数后，往下看，有个标准化的结果， 这个结果就是协整方程，由于在结果中各变量均在方程一侧， 因此如果系数为正，则说明是负向关系，反之亦然。
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建模注意要点-7
14、协整表示变量间的长期均衡关系，貌似与你的OLS不矛 盾。
（1）如检验不协整，说明没长期稳定关系，可以做VAR模 型，但是模型建立后要做稳定性分析：做AR根的图表分析， 如所有单位根小于1，说明VAR模型定，满足脉冲分析及方 差分解所需条件之一。
金融时间序列分析
方法运用梳理
统计学院
《金融时间序列分析》
1
主要内容
向量自回归（VAR, Vector Auto regression）常用于预测相互 联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影 响。
VAR方法通过把系统中每一个内生变量，作为系统中所有内 生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型 的要求。
验。
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建模注意要点-6
11、VAR建模时lag intervals for endogenous要填滞后期，但是 此时你并不能判断哪个滞后时最优的，因此要试，选择不同 的滞后期，至AIC或SC最小时，所对应着的滞后为最优滞后， 此时做出来的VAR模型才较为可靠。
12、做协整检验前作VAR的原因是，协整检验是对滞后期和 检验形式非常敏感的检验，首先需要确定最优滞后。由于 VAR是无约束的，而协整是有约束的，因此协整检验的最优 滞后一般为VAR的最优滞后减去1，确定了最优滞后，再去 诊断检验形式，最终才能做协整。
如果变量之间不仅存在滞后影响，而且存在同期影响关系， 则适合建立SVAR模型。
如果非平稳（有单位根）时间序列具有协整关系，则建立协 整方程描述变量之间的长期均衡关系，建立向量误差修正模 型（VEC）描述其短期动态关系。
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建模注意要点-1
1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平 稳性直接OLS容易导致伪回归。
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建模注意要点-2
4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察 短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验，但 此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验， 请注意识别。
5、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提， 而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x 的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原 因”。
6、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它 们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量 之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检 验就是协整检验。
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建模注意要点-3
7、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格 兰杰检验，非平稳，作协整检验。2）协整检验中要用到每 个序列的单整阶数。3）判断时间序列的数据生成过程。
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序 列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间 是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有 EG两步法和JJ检验：EG两步法是基于回归残差的检验，可 以通过建立OLS模型检验其残差平稳性；JJ检验是基于回归 系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）。
10、协整说的是变量之间存在长期的稳定关系，这只是从数 量上得到的结论，但不能确定谁是因，谁是果。而因果关系 检验解决的就是这个问题。
单位根检验是检验时间序列是否平稳，协整是在时间序列平
稳性的基础上做长期趋势的分析，而格兰杰检验一般是在建
立误差修正模型的后，所建立的短期的因果关系。故顺序自
然是先做单位根检验，再过协整检验，最后是格兰杰因果检
长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做 误差修正检验。
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建模注意要点-5
8、单位根检验是检验数据的平稳性，或是说单整阶数。
9、协整是说两个或多个变量之间具有长期的稳定关系。但 变量间协整的必要条件是它们之间是同阶单整，也就是说在 进行协整检验之前必须进行单位跟检验。
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建模注意要点-4
先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构 造回归模型等经典计量经济学模型；
若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则 服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原 假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR 模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变 量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有， 则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量 之间“谁引起谁变化”，即因果关系。
模型的因果关系检验，加上满足稳定性条件，可进行脉冲及
方差分解。注意在做因果检验前要先确定滞后长度，方法见
高铁梅 《计量分析方法与建模 》第2版 P302。
如不满足因果关系，则所有不满足因果关系的变量将视为外
生变量 ，至此要重新构建VAR模型，新的VAR模型将要引
入外生变量的VAR模型（只放在模型右边，不放在左边）
ADF检验步骤：1）view---unit root test，出现对话框，默认 的选项为变量的原阶序列检验平稳性，确认后，若ADF检验 的P值小于0.05，拒绝原假设，说明序列是平稳的，若P值大 于0.5，接受原假设，说明序列是非平稳的；2） 重复刚才的 步骤，view---unit root test, 出现对话框，选择1st difference， 即对变量的一阶差分序列做平稳性检验，和第一步中的检验 标准相同，若P值小于5%，说明是一阶平稳，若P值大于5%， 则继续进行二阶差分序列的平稳性检验。
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建模注意要点-8
13、当确定了协整的个数后，往下看，有个标准化的结果， 这个结果就是协整方程，由于在结果中各变量均在方程一侧， 因此如果系数为正，则说明是负向关系，反之亦然。
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建模注意要点-7
14、协整表示变量间的长期均衡关系，貌似与你的OLS不矛 盾。
（1）如检验不协整，说明没长期稳定关系，可以做VAR模 型，但是模型建立后要做稳定性分析：做AR根的图表分析， 如所有单位根小于1，说明VAR模型定，满足脉冲分析及方 差分解所需条件之一。
金融时间序列分析
方法运用梳理
统计学院
《金融时间序列分析》
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主要内容
向量自回归（VAR, Vector Auto regression）常用于预测相互 联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影 响。
VAR方法通过把系统中每一个内生变量，作为系统中所有内 生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型 的要求。
验。
2020/4/3
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建模注意要点-6
11、VAR建模时lag intervals for endogenous要填滞后期，但是 此时你并不能判断哪个滞后时最优的，因此要试，选择不同 的滞后期，至AIC或SC最小时，所对应着的滞后为最优滞后， 此时做出来的VAR模型才较为可靠。
12、做协整检验前作VAR的原因是，协整检验是对滞后期和 检验形式非常敏感的检验，首先需要确定最优滞后。由于 VAR是无约束的，而协整是有约束的，因此协整检验的最优 滞后一般为VAR的最优滞后减去1，确定了最优滞后，再去 诊断检验形式，最终才能做协整。
如果变量之间不仅存在滞后影响，而且存在同期影响关系， 则适合建立SVAR模型。
如果非平稳（有单位根）时间序列具有协整关系，则建立协 整方程描述变量之间的长期均衡关系，建立向量误差修正模 型（VEC）描述其短期动态关系。
2020/4/3
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建模注意要点-1
1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平 稳性直接OLS容易导致伪回归。
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建模注意要点-2
4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察 短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验，但 此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验， 请注意识别。
5、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提， 而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x 的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原 因”。
6、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它 们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量 之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检 验就是协整检验。
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建模注意要点-3
7、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格 兰杰检验，非平稳，作协整检验。2）协整检验中要用到每 个序列的单整阶数。3）判断时间序列的数据生成过程。