incolab检验（cointegration检验）

关于计量经济学,EViews操作中EG检验和Johansen检验的疑惑

1、先说一种最简单方法cointegration检验，建立序列以后，打开序列，点击“Edit=+/-”，粘贴即可。

2、迹统计量和最大值统计量cointegration检验的结果一样都是拒绝，但是本来就只有两个变量，但却有至少两个协整关系，说明johansen协整检验不能用于变量，改用EG检验。

3、求助。 因为没有学过计量经济学，以前也从来没接触过Eviews，但是论文里要做ADF检验、协整检验和Granger因果关系检验。看了两天还是云里雾里的。哪位高手能帮我下，十分感谢。

4、我国的进口商品结构相对入世前发生了很大的变化，2001年后我国经济没有经历较大的外部冲击（如亚洲金融危机），经济高速平稳增长，检验数据的样本区间针对性较强，检验方法采用计量经济学中的协整技术。

5、t值和prob都可以看，因为这两者是相通的，不过看Prob会更方便。你的模型中，常数项明显不显著，从prob就可以看出。

显示没有协整关系,接下来该怎么办

检查数据和模型设定。确保所使用的模型和参数设置是正确的，排除可能的错误。对数据进行进一步的检查和处理。例如，检查是否存在异常值、缺失值或其他可能影响结果的问题，并进行相应处理。

所以，如果你和你的恋人出现了这种情况建议要在互相牵扯，因为两个人在一起的先决条件就是互相信任，有了信任才会有接下来的对未来的憧憬。没有信任的双方都会很痛苦，互相猜疑会让你心情变得十分糟。

第1步：首先检查电脑的外部接线是否接好，把各个连线重新插一遍，看故障是否排除。

有几个协整关系,就要写几个协整方程吗?

1、你说的协整方程是做协整检验的方程吗？协整检验方程一般是对回归方程的残差做检验的时候的方程形式。

2、协整方程可以写2个，因为上面就是得出这样的结论：找到2CES对应的表格，0000对应的就是被解释变量，然后写出2个方程：【注意更改系数正负号】。

3、至此，一个完整的协整分析就做完了，但是需要注意的是，这种方法只适合饮用在两个变量的时候，如果变量多了，就要使用Johansen协整检验。

4、你好，你这只是得出有没有协整关系，有几个协整关系。而协整方程式要把一个变量以VAR形式打开，然后选择VEC这个选项，再在“Cointegration中选择你在JJ检验时候选择的哪一项然后就可以得出协整方程以及误差修正模型。

5、个协整关系建立模型即可。根据查询相关公开信息显示：三个变量存在协整就证明非平稳的时间序列不会造成伪回归的问题，建立模型即可。

6、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。

eviews做协整检验步骤

图上表示的是按年份排列的各个国家的变量数据。按顺序点击file》new》workfile，得到下面的窗口。在蓝色标记的选项中下拉选择：unstructured，这代表你的数据是没有定义格式的。

先说一种最简单方法，建立序列以后，打开序列，点击“Edit=+/-”，粘贴即可。

利用EG两步法做协整检验。在两个变量情况下（设为Y、X），包括两序列单整检验、两变量最小二乘法回归并得到残差序列并命名为e、对e作单位根检验。在证明Y、X两序列间存在协整后，才可以建立ECM。

多个变量的协整检验r程序怎么写的

检验假设：在本文中，使用R语言进行了多变量协整检验。具体而言，测试了是否存在一种关系强度大小的函数形式来衡量不同变量之间的相关性。

恩格尔-格兰杰检验Engle-Granger第一步：建立两变量（y1，y2）的回归方程，第二部：对该回归方程的残差（resid）进行单位根检验其中，原假设两变量不存在协整关系，备择假设是两变量存在协整关系。

默认工作表格的第一列为因变量（y），所 选择的列为自变量（x），多元线性回归模型如下：y=a+b1x1+b2x2+...+bkxk。

协整检验的步骤如下： 确定变量 需要确定要研究的变量。通常情况下，需要研究两个或多个变量之间的关系。例如，如果要研究股票价格和利率之间的关系，那么需要确定这两个变量。

johansen协整检验怎么做方法如下：先说一种最简单方法，建立序列以后，打开序列，点击“Edit=+/-”，粘贴即可。

什么是协整检验

1、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。

2、协整检验是用来检验两个或多个非平稳时间序列是否存在长期稳定的线性关系。在协整分析中，有两个重要的概念：最优滞后阶数和协整秩。最优滞后阶数：指在协整关系中引入滞后项后，使得误差项的方差最小的滞后阶数。

3、原数据。为了消除其不稳定和随机的性质使数据平稳化，需要将原数据进行协整检验。协整检验是一种用于判断两个或多个时间序列之间是否具有长期稳定的线性关系的方法。

误差修正模型,关于协整检验的问题

1、用EG两步法考察它们之间是否存在协整关系？（3）建立误差修正模型cointegration检验，并解释结果。（4）若SR、ZC之间存在协整关系，进一步做Grange因果关系检验。

2、做时间序列误差修正模型时，通常需要检验误差项是否具有自相关和异方差性质。这是因为如果误差项具有这些性质，则可能会影响模型cointegration检验的有效性和预测准确性。而协整模型则是一种可以用于处理具有长期关系的非平稳时间序列的方法。

3、首先I（0）没问题，就算差分变成I（-1），也是super-stationary。符合要求。关键在于那个I（2）。资本相关的很多变量都是I（2）。你说的那个差分的办法是最简单的一种解决办法。

4、所以向量时间序列之间的协整关系反应cointegration检验了变量之间的长期均衡关系，并通过误差修正模型（ECM）调整短期内各变量对长期均衡关系的偏离。协整分析的对象是所谓的单整序列，在进行序列的协整分析前，必须首先对序列进行单位根检验。

eg协整检验是单边检验吗

这要看你的数据是选取的是1998-2010年单一某地碳排放量（Y）和GDP（X）的数据，还是多个地方的数据了。

会通过观察结果中的三个关键指标来判断是否存在协整关系。下面是这三个指标的解释以及如何基于它们来做出结论：协整关系检验统计量（Test Statistic）：一般采用ADF检验或者Johansen检验等方法进行计算。

协整的检验—Engle-Granger检验为了检验两变量Yt、Xt是否为协整，Engle和Granger于1987年提出两步检验法，也称为EG检验。第一步，用OLS方法估计下列方程：得到：称为协整回归。第二步，检验e^t的单整性。

为什么协整需要误差修正项

1、所以向量时间序列之间的协整关系反应了变量之间的长期均衡关系，并通过误差修正模型（ECM）调整短期内各变量对长期均衡关系的偏离。协整分析的对象是所谓的单整序列，在进行序列的协整分析前，必须首先对序列进行单位根检验。

2、协整实质上就是变量之间的长期线性关系，这里将变量Y放在了等式左边，当然也可以是X或Z在等式左边，实际应用中具体怎么设置需要依据相关经济理论。

3、协整分析时候不一定要建立误差修正模型，根据需要选用。如果删除误差修正文章内容过少，可以加上脉冲响应或者方差分解。

4、建立误差修正模型，首先对变量进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。

5、最后，具有协整关系的非平稳变量可以用来建立误差修正模型。由于误差修正模型把长期关系和短期动态特征结合在一个模型中，因此既可以解决传统计量经济模型忽视伪回归的问题，又可以克服建立差分模型忽视水平变量信息的弱点。

关系的变量做格兰杰因果检验时是用原序列还是差

首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。

格兰杰因果检验，即经济学家开拓的一种试图分析变量之间的格兰杰因果关系的办法。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰所开创，用于分析经济变量之间的格兰杰因果关系。

从检验结果可以看出残差序列是平稳的，因此x和y之间存在协整关系。

协整检验说明变量之间存在长期均衡关系，但是否构成因果关系， 还需要进一步检验。

格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题，它是看自变量与因变量是否存在关系的。只是检验，没必要考虑异方差性。拙见，谨慎参考。。

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