协整检验

协整检验从检验对象上可以分为两种: 一种是基于回归系数的协整检验,如Johansen 协整检验;另一种是基于回归残差的协整检验。本文将采取第二种, 即对残差进行ADF 检验。检验方法主要是:第一步, 建立回归方程:Yt=a0+a1X1t+a2X2t+a3X3t+a4X4t+ut, 然后计算模型的估计残差^ ut ; 第二步, 对^ ut 进行单位根检验, 看其是否平稳, 从而确定Yt, X1t , X2t , X3t , X4t之间是否具有协整关系, 若残差序列是平稳的, 则说明各变量之间存在协整关系, 否则, 不存在协整关系。

(1) 对变量用最小二乘法进行估计, 估计结果如下所示:

LN GIE=-2.261492+0.267822LN CI+0.736406LN

        t:（-0.296819）( 0.253084)  (0.745552)

        prob.:(0.7717)  (0.8045)    (0.4703)

CP+0.356761LN GOCI+0.312169LN VACI

      (0.294967)        (0.268611)

       (0.7731)          (0.7928)

R2 = 0. 686081     Adj R2 = 0.581441

F= 6.556608

(2) 对残差序列进行平稳性检验。检验结果如下表：

t- 统计量

ADF 检验                   -3.129860

临界值           1%临界值             -4.057910    5%临界值             -3.119910    10%临界值            -2.701103

在5% 的置信水平下, 残差序列是平稳的, 说明各变量之间是协整的。因为最小二乘估计是不显著的，但是残差序列是平稳的，所以我能得出什么结论，是不是说明变量之间的关系微弱，不显著啊？