协整检验有什么意义

1. 协整检验有什么意义

协整检验决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。在现实经济中的时间系列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，
而这些信息对分析问题来说又是必要的，所以用协整来解决此问题。正是由于协整传递出了一种长期均衡关系，若是能在看来具有单独随机性趋势的几个变数之间找到一种可靠联系，那么通过引入这种“相对平稳”对模型进行调整，可以排除单位根带来的随机性趋势，即所称的误差修正模型。

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通过对检验统计量的仿真研究，研究表明在检验所谓的部分协整和M-部分协整时，固定回归元自助法的统计量具有较高的检验势，但是固定回归元自助法在检验部分协整和M-部分协整时具有较严重的水平扭曲且都会增大“弃真”的概率，
而利用仿真临界值进行检验水平仿真时具有较小的水平扭曲；其次采取仿真临界值的检验法会随着数据序列“持久性”的增强，其检验势呈下降趋势，但下降速度没有EG两步法快；而第三仿真临界值的检验法在检验M-部分协整时比检验部分协整时有较低的检验势。
参考资料来源：百度百科——协整检验

2. 协整检验有什么意义

协整检验决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。在现实经济中的时间系列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，
而这些信息对分析问题来说又是必要的，所以用协整来解决此问题。正是由于协整传递出了一种长期均衡关系，若是能在看来具有单独随机性趋势的几个变数之间找到一种可靠联系，那么通过引入这种“相对平稳”对模型进行调整，可以排除单位根带来的随机性趋势，即所称的误差修正模型。

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通过对检验统计量的仿真研究，研究表明在检验所谓的部分协整和M-部分协整时，固定回归元自助法的统计量具有较高的检验势，但是固定回归元自助法在检验部分协整和M-部分协整时具有较严重的水平扭曲且都会增大“弃真”的概率，
而利用仿真临界值进行检验水平仿真时具有较小的水平扭曲；其次采取仿真临界值的检验法会随着数据序列“持久性”的增强，其检验势呈下降趋势，但下降速度没有EG两步法快；而第三仿真临界值的检验法在检验M-部分协整时比检验部分协整时有较低的检验势。
参考资料来源：百度百科——协整检验

3. 协整检验的目的是什么？

协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。
正是由于协整传递出了一种长期均衡关系，若是能在看来具有单独随机性趋势的几个变数之间找到一种可靠联系，那么通过引入这种“相对平稳”对模型进行调整，可以排除单位根带来的随机性趋势，即所称的误差修正模型。
在进行时间系列分析时，传统上要求所用的时间系列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，否则会产生“伪回归”问题。
协整检验：
在宏观经济计量分析中，所提出的协整方法已成为了分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一，且通过线性误差修正模型(ECM)刻画了经济变量之间的线性调整机制，这就是所谓的线性协整方法。
随着经济理论的发展，尤其是交易成本和政策反应的经济分析中，传统的线性协整分析已不再是合适的分析方法，鉴于此Balk和Fomby提出了所谓的阈值协整方法，它刻画了经济变量之间的非线性调整机制。

4. 为什么进行协整检验

协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。
正是由于协整传递出了一种长期均衡关系，若是能在看来具有单独随机性趋势的几个变数之间找到一种可靠联系，那么通过引入这种“相对平稳”对模型进行调整，可以排除单位根带来的随机性趋势，即所称的误差修正模型。
在进行时间系列分析时，传统上要求所用的时间系列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，否则会产生“伪回归”问题。
但是，在现实经济中的时间系列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的，所以用协整来解决此问题。

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问题的提出
由于许多经济问题是非平稳的，这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。由于实际应用中大多数时间序列是非平稳的，通常采用差分方法消除序列中含有的非平稳趋势，使得序列平稳化后建立模型，比如使用ARIMA模型。
但是变换后的序列限制了所讨论经济问题的范围，并且有时变换后的序列由于不具有直接的经济意义，使得化为平稳序列后所建立的时间序列模型不便于解释。
1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法，为非平稳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，且可解释为变量之间的长期稳定的均衡关系。 
例如，消费和收入都是非平稳时间序列，但是具有协整关系。假如它们不具有，那么长期消费就可能比收入高或低，于是消费者便会非理性地消费或累积储蓄。 
假定一些经济指标被某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，这是建立和检验模型的基本出发点。在短期内，因为季节影响或随机干扰，这些变量有可能偏离均值。
如果这种偏离是暂时的，那么随着时间推移将会回到均衡状态；如果这种偏离是持久的，就不能说这些变量之间存在均衡关系。协整(co-integration)可被看作这种均衡关系性质的统计表示。 
协整概念是一个强有力的概念。因为协整允许我们刻画两个或多个序列之间的平衡或平稳关系。对于每一个序列单独来说可能是非平稳的，这些序列的矩，如均值、方差或协方差随时间而变化，而这些时间序列的线性组合序列却可能有不随时间变化的性质。
参考资料来源：百度百科-协整关系
参考资料来源：百度百科-协整检验

5. 协整检验怎么做

您好亲亲，很荣幸为您解答哦~[开心]协整检验怎么做：协整性的检验方法主要有两个：（一）EG两步法工以两个变量y和x为例。在检验协整性之前，首先要对变量的单整性进行检验，只有当两个变量的单整阶数相同时，才可能存在协整关系。不妨设y和x都是一阶单整序列，即y、x均~I01)，则EG两步法的具体检验步骤为：第一步：利用最小二乘法估计模型：（5-1）y.-βa+βx,+6,并计算相应的残差序列：e=y(BAx)第二步：检验残差序列的平稳性，可以使用的检验方程有：Ae,=?e+Z7Ae,,+8,（5-2）Ae,-a+0e+EY,Aen+e,（5-3）Ne1-a+ph+ǎe+EyNc1+s1（5-4）如果经过DF检验(或ADF检验）拒绝了原假设H2：8=0，残差序列是平稳序列，则意味着y和x存在着协整关系，称模型（5-1)为协整回归方程；如果接受了存在单位根的原假设，则残差序列是非平稳的，y和x之间不可能存在协整关系，模型（5-l）是虚假回归方程。说明：1.在检验方程中加上差分的滞后项是为了消除误差项的自相关性，检验也相应称为AEG检验；其中滞后阶数一般用SIC或AIC准则确定，EViews5中增加了根据SC等准则自动确定滞后阶数的功能。【摘要】
协整检验怎么做【提问】
您好亲亲，很荣幸为您解答哦~[开心]协整检验怎么做：协整性的检验方法主要有两个：（一）EG两步法工以两个变量y和x为例。在检验协整性之前，首先要对变量的单整性进行检验，只有当两个变量的单整阶数相同时，才可能存在协整关系。不妨设y和x都是一阶单整序列，即y、x均~I01)，则EG两步法的具体检验步骤为：第一步：利用最小二乘法估计模型：（5-1）y.-βa+βx,+6,并计算相应的残差序列：e=y(BAx)第二步：检验残差序列的平稳性，可以使用的检验方程有：Ae,=?e+Z7Ae,,+8,（5-2）Ae,-a+0e+EY,Aen+e,（5-3）Ne1-a+ph+ǎe+EyNc1+s1（5-4）如果经过DF检验(或ADF检验）拒绝了原假设H2：8=0，残差序列是平稳序列，则意味着y和x存在着协整关系，称模型（5-1)为协整回归方程；如果接受了存在单位根的原假设，则残差序列是非平稳的，y和x之间不可能存在协整关系，模型（5-l）是虚假回归方程。说明：1.在检验方程中加上差分的滞后项是为了消除误差项的自相关性，检验也相应称为AEG检验；其中滞后阶数一般用SIC或AIC准则确定，EViews5中增加了根据SC等准则自动确定滞后阶数的功能。【回答】
以下相关拓展，希望对您有所帮助：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：y,=poIpag(p_xgI….1PxgI6,第二步仍然是检验残差序列的平稳性。5.对于一元回归模型，y与x之间只可能存在一种协整关系；但是多元回归模型中，y与解释变量之间、共至解释变量之间可能会存在多个协整关系；对于多个协整关系的检验，需要使用基于向量自回归模型（VAR）的Johansen检验方法【回答】
还有问题吗？亲亲，可以具体讲讲吗？或者有什么想聊的吗？[微笑][微笑]【回答】
请问我的数据是二阶差分后平稳，怎么做协整检验呢？【提问】
做协整一定要求变量之间是平稳的，而且是同阶平稳，你只需对前两个变量再做一次差分就可以了。【回答】
我的x1、x2、y都是二阶差分后平稳的【提问】
协整检验不会做了【提问】
如果只有两个变量，且单整阶数不同，貌似没法协整； 如果有多个变量，若干个属于相同高阶单整，其他相同低阶单整， 则有望高阶组合降阶后，再与低阶协整；【回答】
没明白【提问】
我的三个变量都是进行ADF检验二阶差分之后才平稳的【提问】
若y是因变量，x和p是自变量，则正确的输入应该是：y c x p注意，当中是有空格的。c是常数项，固定的字母。其实，这样做还是有问题的。二阶差分平稳，表明是二阶单整，这只是具备了协整关系的一个条件，这只完成了协整检验的一半，还有一半是，回归之后，检验残差即resid是否平稳，若残差序列是平稳的，才证明三个变量具有协整关系，回归才是有效的。【回答】
【提问】
亲你好您发送的图片非常的模糊我看不清楚哦。【回答】

6. 协整检验的介绍

在宏观经济计量分析中，Granger(1987)所提出的协整方法已成为了分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一，且通过线性误差修正模型(ECM)刻画了经济变量之间的线性调整机制，这就是所谓的线性协整方法。随着经济理论的发展，尤其是交易成本和政策反应的经济分析中，传统的线性协整分析已不再是合适的分析方法，鉴于此Balk和Fomby(1997)1提出了所谓的阈值协整(Threshold Cointegraion)方法，它刻画了经济变量之间的非线性调整机制。

7. 协整检验的目的

协整即存在共同的随机性趋势。协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。正是由于协整传递出了一种长期均衡关系，若是能在看来具有单独随机性趋势的几个变数之间找到一种可靠联系，那么通过引入这种“相对平稳”对模型进行调整，可以排除单位根带来的随机性趋势，即所称的误差修正模型。在进行时间系列分析时，传统上要求所用的时间系列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，否则会产生“伪回归”问题。但是，在现实经济中的时间系列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的，所以用协整来解决此问题。

8. 协整检验结果说明什么？怎样分析？

一、协整检验(Cointegration Test)的定义：
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，即检验变数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。

二、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。

三、协整检验的目的：
协整即存在共同的随机性趋势。协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。正是由于协整传递出了一种长期均衡关系，若是能在看来具有单独随机性趋势的几个变数之间找到一种可靠联系，那麽通过引入这种醉汉与狗之间距离的“相对平稳”对模型进行调整，可以排除单位根带来的随机性趋势，即所称的误差修正模型。

在进行时间系列分析时，传统上要求所用的时间系列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，否则会产生“伪回归”问题。但是，在现实经济中的时间系列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的，所以用协整来解决此问题。