大家好,我想求证一下自己想法,请大家多多指教!
我想对期货和现货两组数据进行协整检验,根据针管ADF检验的结果,我发现,两组数据的log-closing price均是不平稳的,
于是,我对两组log price都做了一阶差分,针管ADF说明两组数据都是平稳的了,从实际意义上来看,就证明两组log return均是平稳的序列。
我的第一个问题是,根据以上结果,我应该得到的结论是 log return是符合I(1)的呢 还是说两组 log price是符合I(1)的呢?
之后,我要建立VAR模型以此得到误差修正模型的阶。第二个问题就是,这个时候我应该用log return 序列建立VAR 模型,还是用log price序列建立VAR模型呢?
VAR 模型建立之后,我开始进行两组数据的协整检验,由于只有两组数据,所以n=2,也就是说0<=r<=2,根据协整检验的结果,我发现r=0和r=1 的原假设p值都接近0,也就是说,两个原假设都会被拒绝,于是,我得到的结论是两组数据存在两个协整向量和0个共同趋势。这样的结果在实际中有什么意义呢?是说明短期偏离均衡,有没有什么力量能够将两者拉回均衡状态呢?协整向量代表的是长期均衡还是短期偏离呢?那共同趋势代表的是什么呢?
我是时间序列的初学者,烦请大家不吝赐教,感激不尽!!!