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协整差分外汇【为什么进行协整检验】

2021-09-14 06:17:06 | root| 次围观

二阶差分协整回归方法。请附上eviews的操作步骤。语法步骤最好。

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首先:观察它们的时序图,如果它们之间具有稳定的相关关系,可能存在协整关系。

其次:建立回归模型(回归模型不会差分序列,用原始序列的对数),然后对回归残差进行单位根检验,如果残差平稳说明具有协整关系,表明具有长期均衡关系。

再次,建立误差修正模型,是为了反映短期波动。用对数原始序列的差分序列和上面回归得到的误差序列进行回归,就是所谓的ECM模型。

个变量但不同阶平稳,不能做协整检验,应该怎么处

个变量但不同阶平稳,不能做协整检验,应该怎么处

单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤: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。一、讨论一1、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。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。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A、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B、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)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 二、讨论二1、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”。2、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。3、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,作协正检验。2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3)判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点,需要澄清:第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还是先做协整呢?因为变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后,进行协整,看变量是否存在长期均衡。第四,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。

单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系?

单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系?

实证检验步骤:

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模型或进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即三者之间的关系为因果关系。

资料拓展:

一、平稳性问题

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。

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。

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

A、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(一般用EG两步法)

B、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)

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

二、协整性问题

1、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”。

2、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。

3、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,作协正检验。(2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。(3)判断时间学列的数据生成过程。

三、格兰杰因果问题

第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。

第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么不能直接进行格兰杰因果检验。

第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,因为变量不平稳才需要协整,所以先对变量进行差分,平稳后可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后进行协整,看变量是否存在长期均衡。

第四,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。

参考资料:

百度百科-单位根检验

为什么进行协整检验

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。

扩展资料

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

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