协整检验方法

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。

15、第八章案例分析（协整检验：基于回归系数的jj检验法）协整检验——基于回归系数的JJ检验法一、研究目的传统的回归分析是建立在变量数据平稳的假定基础之上，而现实中，大多数经济变量都是非平稳的(例如产出、资本存量、收入等经济变量都具有长期增长的趋势)。

因此通过回归分析得到的回归模型缺乏统计意义上的逻辑论证，容易产生伪回归。

伪回归模型有很2高的值和t值，但参数估计值却毫无意义，从而可导致预测失败。

20世纪80年代以来，R计量经济学模型建模理论的一个重大发展就是协整理论的产生，它们为解决伪回归问题提供了坚实的基础。

本案例通过我国生产函数的数据来讨论JJ检验法的原理、方法及其应用。

二、协整的思想1、协整的思想1987年Engle和Granger提出了协整理论及其方法(Engle和Granger,1987)，为非平稳时间序列的建模提供了另一种途径。

虽然一些经济变量的本身是非平稳序列，但是，它们的线性组合却有可能是平稳序列。

这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期稳定的均衡关系。

假定一些经济指标被某些经济系统联系在一起，那么从长远看来这些变量应该具有均衡关系。

在短期内，因为外部影响或随机扰动，这些变量有可能偏离均值。

如果这种偏离是暂时的，那么随时间推移将会回到均衡状态，如果这种偏离是持久的，则变量之间不存在均衡关系。

协整(co-integration)就是这种均衡关系的统计表示。

2、协整的定义协整的定义如下:,kdb维向量的分量间被称为，阶协整，记为，如y,(,,)yyy？yCIdb(,)ttttkt12果满足:(1)，要求的每个分量; y Id()yyId ()ttit,0,,bd(2)存在非零列向量，使得，。

βy Idb(),βt简称y是协整的，向量又称为协整向量。

βt三、JJ检验法与EG检验法的区别及其优点协整检验从检验的对象上可以分为两种:一种是基于回归系数的协整检验，即Johansen and Juselius(JJ)极大似然法;另一种是基于回归残差的协整检验，即:Engle and Granger 两步法(EG)。

在EViews中进行协整检验和估计协整方程可以按照以下步骤进行：1. 导入数据：-打开EViews软件，选择"File" -> "Open"，导入需要进行协整检验的时间序列数据。

2. 创建VAR（向量自回归）模型：-选择"Quick/Estimation"或"Object/New Object"，然后选择"VAR"，创建一个新的VAR对象。

-在VAR对话框中，选择要包含在模型中的所有变量，并指定滞后阶数(lags)和其他选项。

-点击"OK"以创建VAR模型。

3. 进行协整检验：-在VAR对象上右键单击，选择"View/Residual Diagnostics"，打开模型诊断窗口。

-在模型诊断窗口中，选择"Tests"选项卡，在下拉菜单中选择"Engle-Granger Cointegration Test"。

-确定要检验的变量组合，点击"OK"进行协整检验。

结果将显示在输出窗口中。

4. 估计协整方程：-如果协整检验结果表明存在协整关系，可以进行协整向量估计。

-在VAR对象上右键单击，选择"View/Cointegrating Vectors"，打开协整向量窗口。

-在协整向量窗口中，选择所需的变量组合，并点击"OK"进行估计。

结果将显示在输出窗口中。

需要注意的是，以上步骤仅为一般性指导，具体操作可能因数据和研究目的而有所调整。

在使用EViews进行协整检验和估计协整方程时，建议参考EViews用户手册或相关教程以获取更详细的操作指导。

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α?和β?表⽰回归系数的估计值，则模型残差估计值为：t t X Y βαε--＝（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。

若检验结果表明t ε是）（0I 序列，即）（0~?I ε，则说明t ε是平稳序列，可得出t Y 和tX 是），（b d CI 阶协整的，其协整向量为），（β?1-。

【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约翰逊协整检验法Stata自带的johnson命令是一种协整检验方法，适用于非平稳时间序列的协整性检验。

该方法基于协整向量的估计和单步计量标准误的计算，具有较高的统计功效和稳健性。

下面将对该方法的理论原理和实现步骤进行详细介绍。

一、理论原理1. 协整性概念在时间序列分析中，协整性是指两个非平稳时间序列之间是否存在长期稳定的线性关系。

通俗地说，若两个时间序列的波动大致同时出现，即它们的长期趋势相似，则可以认为它们具有协整性。

协整性的存在可以帮助我们进行有效的时间序列分析和预测。

2. Johansen-Juselius协整检验方法Johansen-Juselius协整检验方法是一种较为常用的协整检验方法，它基于向量自回归模型（VAR）的估计和最大似然方法的推断，具有较高的准确性和稳健性。

该方法将协整检验分解为两个步骤：首先进行向量自回归模型的估计，然后通过最大似然方法推断出协整关系的存在与否。

Johnson协整检验方法是一种针对时间序列非平稳问题的解决方案，其主要思路是利用ADF检验的残差序列，进行对向量自回归模型的估计和协整关系的检验。

具体来说，该方法假设向量自回归模型的误差具有$d$次单根，即存在$d$阶差分后得到的序列是平稳的。

然后，对$d$阶差分后得到的序列进行ADF检验，若残差序列存在单位根，则可以认为序列不具有协整性；否则，可以认为序列具有协整性。

二、实现步骤1. 数据准备我们需要准备好需要进行协整检验的时间序列数据，假设我们有两个变量$x$和$y$，数据类型为panel data。

下面是数据的一般格式：+---------+-----+-----+| country | x | y |+---------+-----+-----+| USA | 10.5| 5.8|| USA | 11.2| 7.6|| USA | 12.5| 8.5|| ... | ... | ... || Japan | 9.3| 1.9|| Japan | 10.6| 2.2|| Japan | 12.1| 3.1|+---------+-----+-----+变量$country$表示国家信息，变量$x$和$y$是需要进行协整检验的两个变量。

时间序列的协整检验与误差修正模型讲义时间序列的协整检验与误差修正模型是在经济学和金融学中广泛使用的方法，用于分析两个或多个变量之间的长期稳定关系。

本讲义将介绍协整检验的基本概念和步骤，并讨论误差修正模型的理论背景和实际应用。

一、协整检验1. 概念与原理协整是指两个或多个变量之间存在长期稳定的关系，即它们的线性组合是平稳的。

协整关系可以用来解释一个变量对另一个变量的影响，并提供长期均衡关系的信息。

协整检验的基本原理是利用单位根检验方法，测试变量是否存在单位根（非平稳性）。

如果变量存在单位根，则它们是非平稳的；如果变量不存在单位根，则它们是平稳的。

如果变量之间存在协整关系，它们的线性组合将是平稳的。

2. 协整检验的步骤协整检验的一般步骤如下：- 收集数据并绘制时间序列图，观察变量之间的趋势和关系；- 进行单位根检验，常用的方法包括ADF检验、Phillips-Perron检验等；- 如果变量存在单位根，则进行差分，直到变量变为平稳的；- 应用最小二乘法等方法，估计协整关系方程；- 进行残差平稳性检验，确保协整关系的合理性；- 如果协整关系存在，可以进行模型的进一步分析与应用。

二、误差修正模型（Error Correction Model, ECM）1. 概念与原理误差修正模型是一种动态模型，用于解释协整关系的调整速度和误差纠正机制。

在误差修正模型中，除了协整关系的线性组合外，还引入了误差修正项，用于捕捉变量之间的短期非平衡关系。

误差修正项反映了系统离开长期均衡后的调整速度，通过估计误差修正项的系数，可以判断系统是否有趋向于均衡的能力。

当误差修正项的系数为负数且显著时，表示系统具有自我修复的能力；当系数为零时，表示系统处于长期均衡状态；当系数为正数时，表示系统趋向于进一步偏离均衡。

2. ECM模型的应用误差修正模型可以用于解释和预测时间序列数据的长期和短期动态变化。

它在经济学和金融学中有广泛的应用，如货币供给与通货膨胀、利率与消费支出、汇率与经济增长等领域。

时间序列的协整检验与误差修正模型时间序列的协整检验与误差修正模型是经济学中常用的方法，用于分析两个或多个变量之间的长期关系。

协整检验是在时间序列数据中，判断变量之间是否存在长期平衡关系的一种方法。

误差修正模型是在协整关系已经验证的基础上，建立起变量之间的因果关系，对短期的偏离进行修正的模型。

协整检验的原理是基于单位根检验的思想，判断时间序列是否为平稳序列。

平稳序列是指序列的均值和方差不随时间发生变化。

如果两个变量都是非平稳序列，但它们的线性组合是平稳序列，那么可以认为这两个变量是协整的。

常用的协整检验方法有Engle-Granger方法和Johansen方法。

Engle-Granger方法是一种直观简单的协整检验方法。

它的步骤如下：首先，分别对两个变量进行单位根检验，确认它们是否为非平稳序列。

然后，对两个变量进行线性回归，得到残差序列。

接下来，对残差序列进行单位根检验，确认它是否为平稳序列。

最后，如果残差序列是平稳序列，则可以判断两个变量之间存在协整关系。

协整检验完成后，接下来可以建立误差修正模型。

误差修正模型是基于协整关系的基础上建立起来的，以短期的偏离修正为核心。

它的核心假设是，在长期平衡关系的约束下，两个变量之间的短期偏离可以通过一个修正项来消除。

误差修正模型的基本形式是多元线性回归模型，其中包含自变量、因变量以及一个误差修正项。

误差修正模型的估计和推断可以使用最小二乘法或最大似然法等统计方法进行。

通过对误差修正模型的估计和推断，可以对变量之间的因果关系进行分析。

同时，误差修正模型还可以用于预测和决策分析。

综上所述，时间序列的协整检验与误差修正模型是分析变量之间长期关系的重要工具。

协整检验可以判断变量是否具有长期平衡关系，而误差修正模型则可以分析变量之间的短期调整过程。

这些方法在经济学、金融学、管理学等领域都有广泛的应用。

时间序列的协整检验与误差修正模型是经济学中常用的方法，用于分析两个或多个变量之间的长期关系。