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14519 13
2009-09-13
论文都快写完了,突然发现好像对Johansen的协整结果理解错误,都快哭死了,大大们帮帮忙啊。
我的结果如下
Date: 08/18/09   Time: 19:02   
Sample (adjusted): 1991 2007   
Included observations: 17 after adjustments   
Trend assumption: Linear deterministic trend   
Series: LNGDPC LNFDIC     
Lags interval (in first differences): 1 to 5   
   
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)   
   
Hypothesized  Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
   
None *  0.919208  55.29719  15.49471  0.0000
At most 1 *  0.521403  12.52725  3.841466  0.0004
   
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level   
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level   
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values   
   
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)   
   
Hypothesized  Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
   
None *  0.919208  42.76995  14.26460  0.0000
At most 1 *  0.521403  12.52725  3.841466  0.0004
   
Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level   
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level   
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values   
   
Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):     
   
LNGDPC LNFDIC   
-21.95875  4.531284   
-12.84919 -6.198632   
   
   
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):     
   
D(LNGDPC) -0.004567  0.001234  
D(LNFDIC) -0.001078  0.027638  
   
   
1 Cointegrating Equation(s):   Log likelihood  119.6857
   
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)   
LNGDPC LNFDIC   
1.000000 -0.206354   
  (0.04612)   
   
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)   
D(LNGDPC)  0.100291   
  (0.02141)   
D(LNFDIC)  0.023666   
  (0.37588)   
   
我原来的理解是:虽然两个零假设都被拒绝了,但是这两个变量还是存在一个协整的。可是刚刚在一本书上看到说,Johansen协整检验如果所有的零假设都被拒绝了,含义是n个时间序列有n个平稳的线性关系,也就是说所有的时间序列都是平稳的,所以他们之间是不协整的。

那对于我这个两个时间序列的情况,现在有两个协整,岂不是就表示没有协整了吗,我还一直按照有协整来做的。不知道哪位好心的大大能帮忙解释一下?
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2009-9-13 08:21:22
下面就2变量的协整检验提出我个人的一点看法,仅供参考。首先需要对变量进行单位根检验,只有在变量的时间序列被证实为非平稳时间序列,且非平稳的阶数相同的情况下,才能进行协整检验。如果变量的时间序列都是平稳的,那就没有必要进行协整检验了,直接对两个变量用最小二乘回归即可(得到的回归系数反映的就是变量间的真实作用关系)。为什么这么说呢?因为两个非平稳的时间序列其实根本不必进行回归分析,他们之间也会表现出很强的相关关系(这一点早已被学者们用公式推导所证实,蒙特卡洛模拟的结果也证实了这一点),这就是计量经济学里面著名的“伪回归”概念,正因为存在“伪回归”,所以才必须进行协整检验。其实所谓的协整检验就是检验变量分析回归后的残差序列是否为平稳的时间序列,如果残差序列平稳,两个变量间就可以说存在协整关系(也就是说相关关系为真实的关系,而不是伪回归得出的伪关系),如果残差序列非平稳,则可证实两个变量间不存在真实的相关关系。在遇到两个变量的时候,我建议楼主采用E-G两步法进行协整检验。Johanson协整检验通常较为适用于多变量间的协整检验!
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2009-9-13 08:30:45
多谢斑竹这么快回答。我的数据不知道为什么做出来让我郁闷的要死。先是检验两个变量的平稳性,结果二阶单整,一般不是经济变量大都一阶吗,。然后之所以用Johansen是因为,用Eviews做,可以直接考虑滞后,很容易得出结果。那个E-G两步法,我不大知道怎么用Eviews做,考虑滞后的情况。我现在郁闷透了,不知道我那个Johansen的结果是不是完全错的。
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2009-10-5 17:10:27
如果是两个变量的话,应该用E-G两步法去做,滞后项的选择 可根据SC ,AIC 准则 :)
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2009-10-5 18:00:53
一般主要宏观变量的名义值都是I(2),如果转换成实际值就是I(1)了,然后再讨论协整问题。
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2009-12-10 22:19:10
一般主要宏观变量的名义值都是I(2),如果转换成实际值就是I(1)了,
本文来自: 人大经济论坛 详细出处参考:http://www.pinggu.org/bbs/viewth ... 1&from^^uid=60857
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