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2014-03-21
我所选取的是GDP、煤炭消费量、石油消费量、天然气消费量、电力消费量、能源消费总量6个变量,其中GDP为应变量,其余为解释变量。我用stata8.0分别对它们进行了ADF检验,结果发现6个时间序列都是二阶单整的,不知道接下来应该做什么。在网上查了查,说必须进行JJ协整检验,但是stata8.0中没有这个命令吧。另外,时间序列数据都是二阶单整的,那么进行格兰杰检验时是应该用原始数据进行呢,还是用二阶差分也就是平稳后的那个时间序列数据进行检验?最后,格兰杰检验和协整检验都要求事先通过VAR模型确定最优滞后期数,这个在stata8.0中有吗?在网上找了,都只是说在eviews中有。有哪位高手可以指教一下,最好能把整个过程思路帮我梳理一下。真的很感激!
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2014-11-11 11:17:40
关于使用原数据和处理后的数据改用那个我们坛子里有过讨论,我觉得是用处理后的(否则也没必要处理对吧?)当然这只是我个人意见。
eviews中做协整可以在群组对象中选择view/cointegration test
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2015-1-9 21:18:13
格兰杰因果关系是基于平稳性数据进行实验的,所以是使用你处理过后的二阶单整数据。确定最优滞后阶数有一个十分便捷的方法,使用eviews,选择你所要研究的平稳性的因变量自变量数据,open as VAR,然后在view里面下拉选择lag structure,再选择最后一个滞后阶数长度的检验,根据标示的特征值显著个数,即标注*最多的滞后阶数模型最好,就可以选择最优的滞后阶数了。
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2016-5-3 14:15:59
★饭*饭∮ 发表于 2015-1-9 21:18
格兰杰因果关系是基于平稳性数据进行实验的,所以是使用你处理过后的二阶单整数据。确定最优滞后阶数有一个 ...
你说的VAR检验是在二阶单整平稳的数据上进行的吗?
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2017-4-23 11:08:48
★饭*饭∮ 发表于 2015-1-9 21:18:13 |只看作者 谢谢!
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