协整检验步骤
协整检验方法
SH t 0 1SZZt t
转化成Leabharlann SH t 0 1SZZt 2T t
依次键入以下命令： GENR T=@TREND(1) 生成趋势变量 LS SH C SZZ T 在协整回归中加入趋势 此时再检查残差序列的平稳性，可以发现它已经变成不 含趋势和常数项的平稳序列，而且协整回归模型的拟合度 明显提高；图 5-5 、图 5-6 分别给出了两个协整回归模型的 残差序列图（需要指出的是，变量 T 也是一阶单整变量， 与 SH 、 SZZ 的单整阶数相同） 。
为了消除原始序列的非线性趋势，建立线性协整回归方 程，将原变量取成对数变量。表 5-3 列出了对数序列和对数 差分序列的单位根检验结果（ EViews 5 ） ，检验结果表明， 在 5% 显著水平下，ly~I(1) ；在 1% 显著水平下，lx~I(1) ，两 个变量的单整阶数相同，符合协整性检验的要求。 关于表 5-3 中的单位根检验结果需要做些说明。 EViews 检验单位根时采用了以下三个检验方程：
1
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：
使用stata命令进行协整检验方法介绍
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。
eg协整检验步骤
eg协整检验步骤
一、单整检骤
（一）样本分析
在正式进行单整检验之前，需要先要对样本数据进行简单的分析，确
定样本的平均值、方差、极差等统计量。
（二）计算残差
将观测值与样本平均值相减，得到残差，残差为空，则表明样本位单
整的。
（三）绘制箱型图
通过箱线图或线图，观察残差是否服从正态分布或拉普拉斯分布，残
差正太分布，表明样本数据是单整的。
（四）计算均整检验
计算均整检骤的自由度和t检验值，从而得出p值，查表得出临界值，如果p值小于临界值，则表明样本数据服从单整分布。
二、EG协整检验
（一）确定模型
在进行EG协整检验之前，首先要确定模型，如Unrestricted Error Correction Model（UECM）、Restricted Error Correction Model（REC）等。
（二）根据模型建立数学模型
建立以变量的差分序列为变量的数学模型，有的时候还会增加有关的趋势项和季节性变量，以便更准确的表示实际情况。
（三）数据分析
分析数据，确定模型参数，然后根据模型参数计算模型的t检验值和p值，然后查表得出临界值，根据检验结果确定样本是否满足EG协整关系。
（四）进行残差检验
最后，根据协整模型计算的残差。
JOHANSEN协整检验分析
JOHANSEN协整检验分析
一．Johansen协整检验
Johansen协整检验是一种用于分析多个时间序列之间存在长期均衡关系的检验方法，它可以用来分析货币、公債、股票等多种不同投资组合的关系，以确定它们之间的长期协整关系的强度，从而为投资者判断投资选择提供依据和建议。
Johansen协整检验基于多元线性回归，检验方法对于估计或分析长期关系非常有效。
Johansen协整检验是一种基于统计学方法的检验，检验的目标是使用VAR模型来确定两个时间序列之间是否存在长期均衡。
它使用滞后期和序列之间的协整回归，对长期协整关系的强度作出定量分析。
在这种检验方法中，使用的模型具有较强的可伸缩性，可应用于多元时间序列，并且可以适当地处理突发事件和时变性等变化。
从一般上来说，以下四个假设是检验协整关系的基本要求：
1）至少有两个时间序列的观测值。
2）时间序列的模型均属于线性范畴。
3）任意两个时间序列的关系应该是多元的。
4）所观测到的时间序列应该是非竞争性的。
Johansen协整检验的基本步骤是：首先，将多个时间序列分别标准化；其次，将标准化的时间序列皆转化为一阶差分模型；然后，运用VAR 模型对差分模型进行估计；随后。
协整检验方法
3
含有常数项、趋势项和滞后阶数；如（ c ， 0 ， 0 ）表示检验 方程中含有常数项、不含趋势项、滞后阶数为 0 ，即利用第 二种方程进行 DF 检验。 检验过程中的滞后阶数是在 EViews 5 中用 SIC 准则自动确定。 3 ．协整性的 EG 检验 （ 1 ）键入命令 LS SH C SZZ ，在输出的方程窗口菜 单上点击 Procs\ Make residual series ，然后在弹出的对话框 中输入残差的变量名并点击 OK ，系统将自动生成回归模型 的残差序列。 （ 2 ）打开残差序列窗口，在窗口菜单上点击 View \ Unit Root Test ，选择同时带有常数项、趋势项的检验方程（即方 程 5-4 ）进行检验。图 5-3 和图 5-4 分别给出了 EViews 3 、 EViews 5 的 ADF 检验结果；检验结果表明，在 5% 显著水 平上可以拒绝残差序列存在单位根的假设（实际上只要取 显著水平为 0.0168 即可） ；所以，根据 EG 两步法的检验原 理，上证综指 SH 和深证综指 SZZ 是协整的，即在所考察 时期内，两者存在稳定的比例关系，长期关系可以用协整 回归模型描述。
eg协整检验步骤
eg协整检验步骤协整检验是用于检测两个或多个变量之间是否存在长期稳定的关系的方法，它在经济学和金融领域中具有重要的应用价值。
下面将介绍协整检验的步骤。
第一步：确定研究的变量首先需要确定研究的变量，这些变量可以是实际存在的经济变量，如国内生产总值（GDP）、消费者物价指数（CPI）等，也可以是构建的指数、指数差等。
确定这些变量是研究的目标。
第二步：选择合适的协整模型根据研究的变量和样本数据的特点，应选择合适的协整模型。
常用的协整模型有Engle-Granger两步法、Johansen方法等。
Engle-Granger两步法适用于变量数较少的情况，而Johansen方法则适用于变量数较多的情况。
第三步：进行单位根检验选定了协整模型之后，下一步是进行单位根检验。
单位根检验的目的是确定变量是否是非平稳的。
常用的单位根检验方法有ADF检验、Phillips-Perron检验等。
如果变量是非平稳的，则需要对它们进行差分处理以消除非平稳性。
第四步：估计协整关系在经过单位根检验之后，如果存在协整关系，则可以进行估计。
估计协整关系的常用方法是最小二乘法（OLS）。
通过OLS估计可以得到协整回归方程的系数估计。
第五步：检验协整关系在估计了协整关系之后，需要进行协整关系的检验，以确定估计结果的显著性。
常用的协整关系检验方法有协整的t检验、F检验等。
这些检验方法可以检验协整关系是否显著，以及协整关系的几何意义。
第六步：解释和应用协整关系最后一步是对协整关系进行解释和应用。
解释协整关系可以从理论角度出发，解释变量之间的长期均衡关系。
应用协整关系可以用于预测和制定经济政策。
总结起来，协整检验的步骤主要包括确定研究的变量、选择合适的协整模型、进行单位根检验、估计协整关系、检验协整关系和解释和应用协整关系。
通过这些步骤可以得到具有经济学意义的协整关系，并为相关研究和实践提供有价值的参考。
协整检验实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解协整检验的基本原理和方法；2. 学会运用协整检验分析变量之间的长期稳定关系；3. 培养数据处理和分析能力。
二、实验背景协整检验是计量经济学中一种重要的检验方法，主要用于检验两个或多个非平稳时间序列变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。
协整检验通常应用于金融、经济、工程等领域，以分析变量之间的相互作用和影响。
三、实验内容1. 数据来源：选取我国2000年至2020年的GDP、消费、投资和进出口数据，分别记为GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT。
2. 数据处理：首先，对原始数据进行对数变换，以消除数据中的异方差性。
然后，利用EViews软件对对数变换后的数据进行单位根检验，以判断变量是否为非平稳时间序列。
3. 协整检验：运用EViews软件对GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT进行协整检验，以判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。
4. 脉冲响应函数和方差分解：若协整检验结果显示变量之间存在长期稳定的均衡关系，则进一步运用EViews软件进行脉冲响应函数和方差分解分析，以揭示变量之间的动态影响和贡献程度。
四、实验步骤1. 数据准备：将GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT数据导入EViews软件。
2. 单位根检验：对GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT进行单位根检验，判断变量是否为非平稳时间序列。
3. 协整检验：运用EViews软件对GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT进行协整检验，包括Engle-Granger检验和Pedroni检验。
4. 脉冲响应函数和方差分解：若协整检验结果显示变量之间存在长期稳定的均衡关系，则进行脉冲响应函数和方差分解分析。
五、实验结果与分析1. 单位根检验结果：根据ADF检验结果，GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT均存在单位根，说明这些变量都是非平稳时间序列。
2. 协整检验结果：根据Engle-Granger检验和Pedroni检验结果，GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT之间存在长期稳定的均衡关系。
【精品】协整检验步骤假设检验的一般步骤
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(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。
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实验三金融数据的平稳性检验实验指导一、实验目的：理解经济时间序列存在的不平稳性，掌握ADF检验平稳性的方法。
认识不平稳的序列容易导致伪回归问题，掌握为解决伪回归问题引出的协整检验，协整的概念和具体的协整检验过程。
协整描述了变量之间的长期关系，为了进一步研究变量之间的短期均衡是否存在，掌握误差纠正模型方法。
理解变量之间的因果关系的计量意义，掌握格兰杰因果检验方法。
二、基本概念：如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期的协方差值仅依赖于该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它为平稳的。
强调平稳性是因为将一个随机游走变量（即非平稳数据）对另一个随机游走变量进行回归可能导致荒谬的结果，传统的显著性检验将告知我们变量之间的关系是不存在的。
这种情况就称为“伪回归”（Spurious Regression）。
有时虽然两个变量都是随机游走的，但它们的某个线形组合却可能是平稳的，在这种情况下，我们称这两个变量是协整的。
因果检验用于确定一个变量的变化是否为另一个变量变化的原因。
三、实验内容及要求：用Eviews来分析上海证券市场A股成份指数（简记SHA）和深圳证券市场A股成份指数（简记SZA）之间的关系。
内容包括：1.对数据进行平稳性检验2.协整检验3.因果检验4.误差纠正机制ECM要求：在认真理解本章内容的基础上，通过实验掌握ADF检验平稳性的方法，具体的协整检验过程，掌握格兰杰因果检验方法，以及误差纠正模型方法。
四、实验指导：1、对数据进行平稳性检验：首先导入数据，将上海证券市场A股成份指数记为SHA，深圳证券市场A股成份指数记为SZA（若已有wf1文件则直接打开该文件）。
在workfile中按住ctrl选择要检验的二变量，右击，选择open—as group。
则此时可在弹出的窗口中对选中的变量进行检验。
检验方法有：①画折线图：“View”―“graph”—“line”，如图3—1所示。
②画直方图：在workfile中按住选择要检验的变量，右击，选择open，或双击选中的变量，“view”―“descriptive statistic”―“histogram and stats”；注意到图中的J.B.统计量，其越趋向于0，则图越符合正态分布，也就说明数据越平稳。
如图3—2和3—3所示。
③用ADF检验：方法一：“view”—“unit root test”；方法二：点击菜单中的“quick”―“series statistic”―“unit root test”；分析原则即比较值的大小以及经验法则。
点击ok，如图3—4和3—6所示。
图3—1 SHA和SZA原始数值线性图图3—2 SHA原始数值直方图图3—3 SZA原始数值直方图图3—4 单位根检验对话框ADF Test Statistic -1.824806 1% Critical Value* -3.43695% Critical Value -2.8636 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(SHA)Method: Least SquaresDate: 10/25/05 Time: 00:50Sample(adjusted): 1/08/1993 12/31/1999Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.SHA(-1) -0.003575 0.001959 -1.824806 0.0682 D(SHA(-1)) -0.038736 0.023427 -1.653464 0.0984 D(SHA(-2)) -0.010797 0.023308 -0.463217 0.6433 D(SHA(-3)) 0.111127 0.023287 4.772149 0.0000 D(SHA(-4)) 0.062380 0.023399 2.665901 0.0077C 3.943077 2.121673 1.858476 0.0633 R-squared 0.018447 Mean dependent var 0.295316 Adjusted R-squared 0.015743 S.D. dependent var 27.87568 S.E. of regression 27.65538 Akaike info criterion 9.480807 Sum squared resid 1388148. Schwarz criterion 9.498952 Log likelihood -8626.275 F-statistic 6.822257图3—5 SHA数值的ADF检验结果ADF Test Statistic -1.386897 1% Critical Value* -3.43695% Critical Value -2.863610% Critical Value -2.5679 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(SZA)Method: Least SquaresDate: 02/14/07 Time: 09:28Sample(adjusted): 1/08/1993 12/31/1999SZA(-1) -0.001999 0.001441 -1.386897 0.1656 D(SZA(-1)) -0.028638 0.023396 -1.224056 0.2211 D(SZA(-2)) 0.029664 0.023325 1.271755 0.2036 D(SZA(-3)) 0.084650 0.023327 3.628817 0.0003 D(SZA(-4)) 0.081428 0.023390 3.481380 0.0005R-squared 0.015405 Mean dependent var 0.087348 Adjusted R-squared 0.012693 S.D. dependent var 7.839108 S.E. of regression 7.789199 Akaike info criterion 6.946643 Sum squared resid 110119.0 Schwarz criterion 6.964788 Log likelihood -6318.918 F-statistic 5.679524图3—6 SZA数值的ADF检验结果粗略观查数据并不平稳。
此时应对数据取对数（取对数的好处在于：即可以将间距很大的数据转换为间距较小的数据，也便于后面的取差分），再对新变量进行平稳性检验。
点击Eviews中的“quick”―“generate series”键入logsha=log(sha)，同样的方法得到logsza。
此时，logsha和logsza为新变量，对其进行平稳性检验方法如上，发现也是不平稳的。
图3—7 SHA和SZA对数值线性图用ADF方法检验logsha和logsza的平稳性。
通过比较检验值和不同显著性下的关键值来得出结论。
如下图（前者是对SHA检验结果，后者是对SZA检验结果）中所示，检验值小于关键值，则得出数据不平稳，反之平稳。
ADF Test Statistic -1.795526 1% Critical Value* -3.43695% Critical Value -2.8636 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(LOGSHA)Method: Least SquaresDate: 02/14/07 Time: 09:42Sample(adjusted): 1/08/1993 12/31/1999LOGSHA(-1) -0.003583 0.001995 -1.795526 0.0727D(LOGSHA(-1)) -0.034725 0.023459 -1.480261 0.1390D(LOGSHA(-2)) 0.020525 0.023427 0.876128 0.3811D(LOGSHA(-3)) 0.065236 0.023404 2.787354 0.0054D(LOGSHA(-4)) 0.034323 0.023421 1.465476 0.1430C 0.024892 0.013751 1.810156 0.0704R-squared 0.008123 Mean dependent var 0.000254Adjusted R-squared 0.005391 S.D. dependent var 0.029001S.E. of regression 0.028923 Akaike info criterion -4.245075Sum squared resid 1.518313 Schwarz criterion -4.226929Log likelihood 3871.140 F-statistic 2.972845Durbin-Watson stat 2.001003 Prob(F-statistic) 0.011179图3—8 SHA对数值的ADF检验结果ADF Test Statistic -1.236119 1% Critical Value* -3.43695% Critical Value -2.8636*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(LOGSZA)Method: Least SquaresDate: 02/14/07 Time: 09:43Sample(adjusted): 1/08/1993 12/31/1999Included observations: 1821 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.LOGSZA(-1) -0.001645 0.001331 -1.236119 0.2166D(LOGSZA(-1)) -0.010639 0.023402 -0.454600 0.6495D(LOGSZA(-2)) 0.043671 0.023391 1.866982 0.0621D(LOGSZA(-3)) 0.033284 0.023393 1.422825 0.1550D(LOGSZA(-4)) 0.078284 0.023392 3.346659 0.0008R-squared 0.009984 Mean dependent var 0.000252Adjusted R-squared 0.007257 S.D. dependent var 0.027998S.E. of regression 0.027897 Akaike info criterion -4.317335Sum squared resid 1.412468 Schwarz criterion -4.299190Log likelihood 3936.934 F-statistic 3.660782图3—9 SZA对数值的ADF检验结果2、协整检验：首先要提取残差：点击菜单中的“quick”―“estimate equation”键入“logsha c logsza”，得到结果如下：Dependent Variable: LOGSHAMethod: Least SquaresDate: 02/14/07 Time: 09:52Sample: 1/01/1993 12/31/1999Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 3.185265 0.026985 118.0392 0.0000R-squared 0.912098 Mean dependent var 6.883358Adjusted R-squared 0.912050 S.D. dependent var 0.340928S.E. of regression 0.101107 Akaike info criterion -1.744184Sum squared resid 18.64600 Schwarz criterion -1.738149Log likelihood 1594.440 F-statistic 18926.43Durbin-Watson stat 0.041307 Prob(F-statistic) 0.000000图3—10 logsza对logsha的最小二乘法回归接着在窗口中点击“procs”―“make residual series”来对残差resid01进行提取和保存；然后对残差进行ADF检验（方法同上），得到结果如下图。