平稳序列需要做协整检验吗（平稳序列的三个条件）

今天给大家分享一下关于平稳序列是否需要协整检验的知识，也会解释平稳序列的三个条件。如果你碰巧解决了你现在面临的问题，别忘了关注这个网站，现在就开始！

如何检验VAR模型的平稳性和协整性？

1.原始数据不稳定时可以建立VAR模型。

2.我认为源数据用于构建VAR模型。因为差异排除了变量的长期经济信息，此时只能分析变量之间的短期因果关系。

3.协整检验是判断两个或两个以上趋势相同的序列之间是否存在长期均衡关系。这个测试的目的是防止错误的回归。建议进行Jj检验，但需要选择最优滞后期(与VAR的最优滞后期一致)。

4.如果你的三个变量确实存在协整关系，可以建立VAR模型和误差修正模型，可以用来预测。但是VAR模型不稳定，无法做脉冲分析和方差分解。

【时间序列分析】为什么要做协整检验？在文章中使用需要注意什么？

在了解协整检验之前，我们需要了解一个概念“伪回归”！

什么是伪回归？

也就是说，在经典的线性回归模型中，比如多元回归模型，为了使统计结果无偏且一致(即随着无线样本的增加，估计值无限接近真实值)，需要对模型提出多重要求，除了随机扰动项的分布独立且一致外，还需要要求因变量和自变量都是稳定的时间序列。

现实中大多数时间序列是非平稳的，这使得基于非平稳序列的协整及其伴随的误差修正模型得到越来越广泛的应用。

对于几个非平稳时间序列，如果它们的线性组合变量是平稳序列，则可以断定这些变量之间存在协整关系，经济意义可以解释为这些变量之间存在长期均衡关系。什么是长期均衡关系？比如收入和消费之间，收入越高，消费越高，似乎有长期的关系。

常用的协整检验方法有Engle-Granger两步检验法和Johansen协整检验法。

恩格尔-格兰杰采取了两个步骤:

(1)首先，检验变量的平稳性。注意:变量的顺序必须与单整数过程的顺序相同。比如一旦其中一个变量不一样，它就是稳定的，是一阶单整数，其他变量也要求是一阶单整数。

(2)构建经典线性回归模型。

(3)检验残差的平稳性。

(4)建立误差修正模型。

(5)经过协整检验和误差修正后，还需要使用相关的诊断检验来进一步验证误差修正模型是否完备，比如各个滞后项的滞后期是否合理，并给出合理的解释。

至此，一个完整的协整分析就完成了，但需要注意的是，这个方法只适用于两个变量中的饮酒。如果有多个变量，应该使用Johansen协整检验。

注:在Johansen协整检验中，N个变量之间最多有N-1个协整关系。为什么？记住它！我猜你睡着了。

Johansen协整检验步骤:

(1)确定协整向量的个数(确切的说是确定这N个变量组成的N*N维矩阵的秩)。

(2)构建VAR模型。Johansen协整检验是基于非平稳序列下的VAR模型。

(3)痕迹统计，(检验是联合显著性检验，是可靠的)

(4)构建向量误差修正模型(VECM)注:只有构建了向量误差修正模型，才能得到变量之间的协整方程。

(5)诊断测试和结果分析

什么是误差修正模型(ECM)和向量误差修正模型(VECM)？下次再说吧

平稳性检验后能确定协整关系吗？

经过平稳性检验后，就可以确定协整关系。

单位根检验、协整检验和格兰杰因果检验之间的关系。

经验测试步骤:

1.先做单位根检验，看变量序列是否稳定。如果是平稳的，可以建立回归模型等经典的计量经济模型。如果不是静态的，就会有差异。当序列在I阶差分处平稳时，会服从I阶单形(注意趋势和截距的选择，根据P值和原假设判断)。

2.如果所有的检验序列都服从同阶的单纯形，我们可以构建一个VAR模型，做协整检验(注意滞后期的选择)，判断模型中变量之间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果是，我们可以构建VEC模型或格兰杰因果检验来检验变量之间“谁引起了谁的变化”，即因果关系。

扩展数据:

在实际应用中，通常需要判断时间序列的平稳性，观察一个序列中是否有一定的趋势，每个时间区间是否有折线。

显著差异。下面是一些常见的检查方法。

1.画一个时间序列的散点图。这种方法只能直观粗略的看出序列中是否有明显的趋势。

2.丹尼尔测试法。主要用于观察序列中是否存在趋势，不检测自相关。基于Spearman相关系数，

3.基于肯德尔t系数检验法。该测试通过n*(n-1)/2配对来检测序列。如果在一对观测中。

百度百科-Time 空序列的平稳性

现在已经做到了二阶一元平稳序列，能告诉我协整检验和格兰杰因果检验的具体步骤吗？

协整检验:

1.首先，检验必须要求数据经过一阶或二阶平稳性处理。

2.然后，从观测数据中构造一个协整检验模型，该模型通常是一个拟合度较好的线性或非线性模型。

3.然后，进行协整检验，这涉及到使用一种叫做协整检验统计量的统计量来检验模型中的参数是否具有统计显著性。

4.最后，如果协整检验统计量的p值小于某个阈值，则可以认为协整检验模型是可信的，这意味着观测数据之间存在一定程度的相关性。

格兰杰因果检验:

1.首先构建格兰杰因果检验模型，通常是线性或非线性的。

2.然后用格兰杰因果检验统计量来检验模型中的参数是否具有统计显著性。

3.如果格兰杰因果检验统计量的p值小于某个阈值，则可以认为格兰杰因果检验模型是可信的，这意味着观测数据之间存在确定的因果关系。

有必要检验面板数据的平稳性吗？协整或非协整

有必要对面板数据的平稳性进行检验。一般来说，如果数据量很小，就不需要做平稳性检验。但同时，我们也要考虑如何处理这些数据。如果是时间序列预测，一定要做这个测试。

首先，不是所有的数据都需要进行平稳性检验，只有时间序列数据才需要进行检验。

其次，与相关系数无关。

同样，一个自变量可以有多个自变量。

协整分析就是回归，除了平稳性检验，其余和一般回归没什么区别。

经过ADF检验，一个是一阶单形序列，一个是平稳序列。怎么做协整检验？

在这一点上，我只能告诉你，这两组数据不能再进行协整了，因为协整分析的前提是要分析的几个序列必须是I(n)，也就是它们在相同个数的差异后是稳定的。以你现在的情况，一个单身，一个稳定，做不了协整。

所以建议你要么改变数据，要么对数据做一些处理，比如取对数，或者改变代表相似意义的指数。比如用gdp，可以得到LNgdp，也可以简单地得到人均gdp。真的不行。统一单位为人民币或美元。大部分数据经过类似的处理后，有很大的可能性会朝着你预期的方向发展。

所以目前很多测量方法只是辅助工具，测量结果并不是我们得出结论的有效依据，只是在一定程度上支持我们的理论分析。当然，如果你的测量结果与你的理论分析不一致，你也可以分析不一致的原因，这也是你论文的一个创新。

以上是平稳序列的协整检验和平稳序列三个条件的介绍。不知道你有没有从中找到你需要的信息？如果你想了解更多这方面的内容，记得关注这个网站。

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