协整检验eviews知识分享

整检验vews协ei

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四．协整检验的相关应用

一．基本思想及注意要点、适用条件

1．基本思想

尽管一些变量是非平稳的而且是同阶单整的（比如，同为I（1）与I

（2）），但有时如果我们对它们之间的关系进行长期观察，会发现它们之间是

存在着某种内在的联系的，即它们之间从长期看存在着稳定的均衡关系。比

如，两个醉汉，同时从某一个平行的地点出发，尽管如果你单独观察某一个醉

汉，会发现它们的走路并无明显的规律可循，而且，随着时间的延长，有偏离

其走路均值的幅度越来越大的特点（非平稳），但如果你事前在他们腰间拴一

条绳子，而且他们波动的趋势恰好相反，那么，你会发现，从长期来看，他们

所走过路，是相对具有某种稳定的关系的，我们通常称这种观察到的现象为所

谓的协整关系。也可想一下“一条绳子上拴两个蚂蚱”。

2．注意要点

（1）协整一定是针对于同阶单整的，即两个或多个变量之间一定是同样一

个I（n）过程，即大家都必须是经相同阶的差分后才会平稳。

直观的，如果将平稳时间序列数据看作是“正常人”，非平稳时间序列数据

看作是“醉汉”，那么，只有“醉汉”之间才可能存在协整关系，而且只有“醉”的程

度是一样的，才可能存家喻户晓造句 在协整关系。故要利用协整技术，前提条件就是先判

断，你的变量序列是不是“醉汉”。拴一条绳子在两个“醉汉”之间，在数学上可类

比于线性组合。

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（2）如果存在协整关系，那么表明你在假定模型的时候，认为两个或多个

变量之间的关系不是单向的。协整只表明所观察的两个或几个变量之间长期可

能存在某种稳定的相对关系，但通常并不能一定认为二者就具有因果关系，这

也是为何实证当中，一般是将协整与所谓的格兰杰因果检验同时运用的原因

（3）从上面的比如可知，即使两个变量之间存在协整关系，而且也检验出

存在因果关系，但这种因果关系的方向通常并不确定，而且由于协整都是基于

原始变量非平稳的，因而，此前的“仪器”一般是失效的，故通常不要试图对协

整的分析结果进行乘数等解析。比如，一般不能说x变化多少引起y变化多

少。不过，如果样本量比较大，直接运用OLS进行估计，从参数的准确度来

说，影响并不大，而且，参数实际会以比一般更快的速度一致的收敛到真实的

参数。

（4）协整往往与经济学上的“均衡”概念相联系。如果两个变量之间存在协

整关系，那么通常表明两个变量之间具有长期均衡关系。从这一点也决定了，

你通常不能对协整估计出来的方程结果进行短期的乘数解释。

（5）在数学上，协整实际上表现为两个或多个变量之间的线性组合是一个

平稳的变比量。比如，ax

tt

+by是一个平稳变量。其中，a、b称作协整系数。从

数学表达式也可看出，协整并没有给出x与y的因果关系方向，而且，既然

ax+by是平稳的，那么显然kax+kby也是平稳的，故由此也可看出，对协整系

tttt

数进行仪容礼仪 一般的乘数分析是没有意义的。

（6）eviews7.0给出了两种协整检验的方法：一种是基于单方程的检验

法；另一种是基于VAR的检验法。但eviews5.0以前的版本没有第一种方法。

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故下面仅简单介绍一下后一种方法。特别要注意，如果你用的是eviews7.0版本

的基于单方程的检验方法，那么， eviews会提供一些协整系数是否满足某种约

束的wald检验，比如，检验a+b是否为1等。

3．适用条件

（1）虽然两个同阶变量间均可能存在协整关系，但eveiws上的协整检验

仅针对于两个或多个变量均为I（1）的情形，即仅针对于所有变量均同时为单

位根的情形

（2）由上，进行协整分析的前提是先必须对所要观察的变量进行单位根检

验，只有所有的变量均同时服从单位根时，才可进行协整检验。

二．检验方法

格兰杰两步法与Johann(1991)创造的VAR矩阵特征值基础之上。后含有龙字的成语 者的原理

是，经过线性变换后，有几个接近于1的特征值，就表示有几个协整向量。

三．检验步骤

Eviews上JJ检验所基于的原始模型：

1．先建立一个群组对象；

2．在群组对象中选择view/cointegration test；

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3．在协整选项中选择6个选项中的1个。经验原则是：1、5一般很少用。如果

选1，那么要求是所有的变量（VAR）都应当满足平均值为0的川菜菜谱大全 条件；5可能会

在样本范围内具有较好的拟合效果，但外推效果很差。若所有的变量均无时间

趋势，那么可以选择2；如果有变量存在时间趋势，且你认为所有这些趋势都

是随机的，那么选3；如果你认为有的变量的趋势是平稳的，那么选4。

四．需注意的问题

1．VAR随机扰动项必须是白噪声，故有时需加外生变量，以保证这一条件。

但截距项与线性趋势不必算做外生变量加以考虑，因为前面的5个选项中已包

含这一因素。

2．如果数据出现突变断裂，单位根检验要有所改变。

3．最常要加的外生变量是季节虚拟变量。不过，特别要注意的是，由于eviews

给出的检验统计量分布取决于Y

tt

的分布特征，而加入季节虚拟变量会改变Y的

均值与趋势，因而临界值对于加入外生变量后会无效。一个解决办法是，一个

基本的要求是，加入的这些季度变量应当对变量y的趋势项无影响，但可对截

距项有影响。为此，方法是对这些变量进行中心化。命令是：ries

d_q=@as(q)-1/4（若是季度）；ries d_m=@as(m)-1/12（若是月度）

4．对于滞后阶的选择，要注意的是，所指定的滞后阶指的是变量Y的一阶差

分滞后，另外，指定的方式是“1 2”。

5．统计量临界值仅对内生变量少于10个情形有效，而且，临界值对于趋势的

假定很敏西红柿蛋炒饭 感。对于含有某些确定性回归元的情形下，原有的临界值就可能不再

适合。

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6．Ev写人作文400字 iews检验选项中的VAR指的是差分后的VAR。于是，如果设定在VAR

中包含截距项，相当于在Y的水平吃板栗有什么好处 值上包含确定性的时间趋势。

7．最大迹检验与特征值检验有时会出现冲突或矛盾，此时，按Johann and

Julius (1990)的观点，解决办法是，先确定两种方法所估计出的协整向量，然

后，根据现实当中协整关系的含义来看一下，哪一个估计结果现好的反映了现

实。

8．协整向量的个数必须小于内生变量的个数，如果出现了等于内生变量个数的

情形，那么说明协整检验的功效较低，或模型设定有误。实际上，如果协整向

量个数等于内生变量个数，那么就有内生变量个数个协整向量为基，从而单位

矩阵MM也是协整向量，故所有的内生变量都可能为I（0）的。

五．协整向量的计算

1．一般来说，协整向量是无法识别出的，因为

/

=。要识别出，就必须加入

约束条件，这个约束条件由Johann (1995)给出，即

/

S=I。此时，给出的

11

2．Eviews还会给出完全正规化后的一个协整向量结果，特点是将第一个变量

看作是因变量，其它变量看作是自变量，而且会给出渐近标准误值。但要注

意，这个标准误不能用于直接判断参数的所谓显著性。

3．有时也可根据先验信息对协整向量与调整向量施加约束条件。

表 协整检验结果

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五．向量误差修正模型

一．基本概述

1．VEC是一个受限制的VAR模型，这个限制就是VAR中的向量都是非平稳

的，而且具有协整关系。于是，VEC模型就反映了经济向均衡的一个调整过

程。

2．有几个内生变量，就有几个误差修正方程。

3．调整系数反映的是经济恢复均衡的速度。

二．如何估计VEC模型

Eveiws上估计的原始模型：

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1．首先必须检验所涉及变量是否存在协整关系？存在几个协整关系？这些信息

应做为关于VEC设定的一部分。

2．VEC与VAR一样，是针对于一个数据序列组对象的，故须先建立一个序列

组对象。方法是，在对象框中同时选定几个序列对象，然后以组的形式打开，

也可直接生成一个VAR对象。

3．进行VEC估计的选择：quick——estimate var——vec。记住，vec是一种受

限制的VAR。

4．对VEC模型进行设定：第一，大多数设定与一般的VAR设定相同；第二，

常数与趋势项不允许出现在外生变量设定的窗口中，而应在协整模型中设定；

第三，这里滞后项指的是VEC中一阶差分的滞后项阶数；第四，如果希望对协

整关纱的调整系数进行限制，可以选择“VEC Restrictions”。

5．估计过程：eviews会先给出所有的协整关系，然后再给出VEC估计结果。

三．VEC的估计结果

1．VEC的结果包含两部分：一部分是由Johann程序的协整检验结果。如果

不对VAR施加限制，那么eviews将用一个缺省的标准化形式来表示各个协整

关系。同时也会给出经自由度调整后的系数估值渐近的标准误值。这个标准误

值考虑了协整关系对VAR的约束。另一部分就是协整结果了。

2．VEC结果中有两个log likelihood。第一个在计算误差方差时，利用自由度进

行了调整；第二个在计算误差方差时，没有用自由度进行调整。

四．如何利用view和process功能来观察一个VEC模型

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1．View/Cointegration graph：这个选项的作用在于，将协整方程用图形表示，

或以对象的形式存储起来。注意，这里的协整方程指的是偏离均衡的值，就是

ax-by这一协整关系的值，故它也随着时间而变化。

2．关于VEC估计结果的一些Views：

（1）residual/graph：画出的是每一个VEC所代表的VAR系统中每一个方程的

残差序列。

（2）lag structure/AR roots table、AR roots graph：所给出的是原VAR系统方程

的财务制度管理 系数矩阵的特征根，及特征根的图。据此，可大致判断共可能有几个协整关

系。

（3）la如何钓鲫鱼 g structure/granger causality、block exogeneity wald test：用于对所有的内

生变量进行格兰杰因果检验，或格兰杰意义上的外生性检验。其作用在于有助

于判断，VAR系统中各个内生变量，是否真的具有联立性。

（3）lag structure/lag exclusion wald test：用于检验，VAR系统中滞后项的个

数。原假设是，包含某阶滞后项。Wald检验的思想是，如果施加约束的模型与

不施加约束的模型是无差异的，那么其统计量在统计上也应是无差异的。

（4）residual test/portmanteau test for autocorrelations：VAR系统中所有随机扰

动项自相关的一揽子检验，即同时检验所有方程的随机扰动项自相关性。原假

设：一直到滞后h阶，均不存在自相关。

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（5）residual test/white heteroskedasticity test：是对异方差进行的检验，原假设

均是：同方差。包含两种检验，一是对所有扰动项异方差进行联合检验；二是

对各个扰动项方差及扰动项之间的协方差的异方差性进行检验。

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