《向量自回归——协整与误差修正模型》的两种方法及论文实例(DOC)

一、EG两步检验法

1、数据收集

（1）验证数据是否具有平稳性

2、计量模型和实证结果分析（1）单位根检验在利用OLS对计量经济模型进行估计时，若时间序列为非平稳序列，则容易产生伪回归，

从而使模型不能真实地反映解释变量和被解释变量的关系。因此，为防止伪回归的出现，先对变量的时间序列进行平稳性检验。其方法如下：

ADF检验法

（2）协整检验协整概念是20世纪80年代由恩格尔（Engle）和格兰杰（Granger）提出的。

a、EG（EngleGranger）两步检验法

b、约翰森（Johansen）检验法

第一步，协整回归（1）用“普通最小二乘法OLS”估计出残差的计算公式

第二步，检验残差的单整性，及是否是平稳序列

3、误差修正模型

4、Granger因果关系检验

二、约翰森（Johansen）检验法

1、数据选择及预处理（1）为消除可能存在的异方差，对数据进行自然对数变换

2、平稳性检验（1）运用增广基迪-富勒检验（ADF检验）对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验（unit root test）

3、协整检验（1）协整分析的基本思想：尽管两个或两个以上的变量每个都是不平衡的，但它们的线性

组合可以互相抵消趋势项的影响，从而成为一个平稳的组合，因而人们可以研究经济变量间的长期均衡关系。

（2）常用方法：

a、EG（EngleGranger）两步检验法

b、约翰森（Johansen）检验法（3）检验之前，根据Akaike信息准则和SC准则，确定VAR模型（向量自回归模型）滞后期（为2）。

4、格兰杰因果关系检验（1）为避免伪回归，对文中所研究的变量做格兰杰因果关系检验。格兰杰因果（Granger causal-ity）是指，Y称为X的“格兰杰原因”，当且仅当如果利用Y 的过去值比不用它时能够更好地预测X。简言之，如果标量Y能够有效的帮助预测X，那么就称Y为X的“格兰杰原因”。

5、VAR模型及脉冲响应分析（1）如果格兰杰因果关系检验存在，也只是说明和验证了变量之间的因果关系，具体的影响过程和方向还可以借助脉冲响应分析函数（Impulse Response Functions）。所谓脉冲响应分析函数分析法指的是在分析VAR模型时，不分析一个变量的变化对另一个

变量的影响如何，而是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到冲击时对系数的动态影响。

a、先建立滞后期（为2）的VAR模型，在运用AR根的图表来检验VAR（2）模型滞后结构是否具有稳定性。

6、对实证结果的经济分析