伪回归

⾯板数据处理⽅法总结（经典）

单位根检验、协整检验与格兰杰检验的关系

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。协整检验的原假设就是，变量回归后的残差是平稳序列。如若残差是平稳序列，说明存在协整关

系，如果残差序列有单位根，则协整关系不存在。如果有协整关系，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。