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2018-07-27
    本人毕业论文研究时间序列,之前仅学过横截面分析。以取对数的原油期货价格(lnfp1)作为被解释变量,以OPEC产量(op),商业库存(es),燃料消费(fc),天然气价格(ngp)作为解释变量,采用336组月度数据。我把整个观察分为两个阶段:一个是原油价格缓慢上升阶段,一个是剧烈波动阶段。
    经过单位根测试,在整个阶段中,除了fc是I(0)过程外,lnfp1与其他三个解释变量都是不含截距项和趋势项的I(1)过程。
    然后进行了EG协整检验,结果显示被解释变量与解释变量之间存在协整关系。
    同时进行了Johansen检验,存在四种协整关系。

    目前的疑问是(可能比较多啊,大家见谅)
    1. 因为op,es,ngp都是同阶单整,且存在协整关系,下一步我打算用VECM模型,但fc作为I(0)过程能否包含在内,为什么?如果不能的话,用怎样的模型能单独分析fc对lnfp1的影响,最好是简单一点的。(AR? ARMA?)
    2. 假设VECM模型通过AR根检验之后,进行格兰杰因果分析,脉冲响应与方差分解的思路与步骤和普通VAR是否一致?

    欢迎各位计量大神来解答,在此拜谢了!
    如果有大神能来指导我完成整个模型就更好了,现在的困惑在于软件回归结果的解读。保证有偿!!欢迎私信!!
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2018-7-27 10:02:13
我理解下来你的数据目前应该是不同阶单整的情况——有的已经平稳,有的是一阶单整,那么这些数据个人觉得是不适合放在一起做协整的,因为同阶单整是协整的前提。一种是考虑用差分来平稳数据,还有一种就是你尝试勾选趋势性和截距项看是否平稳,因为平稳的话,你的模型就能做VAR了。当然你单独吧FC拿出来做也可以,这样就直接VEC模型。FC单独对LNFP1建模的话,一般回归模型即可(AR/ARMA是单序列模型,比如仅仅LNFP1就能做ARMA类模型了)

假设VECM稳定 那么后续步骤和VAR是类似的
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2018-7-27 17:49:10
胖胖小龟宝 发表于 2018-7-27 10:02
我理解下来你的数据目前应该是不同阶单整的情况——有的已经平稳,有的是一阶单整,那么这些数据个人觉得是 ...
受教了,非常感谢!
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2018-7-27 17:49:55
胖胖小龟宝 发表于 2018-7-27 10:02
我理解下来你的数据目前应该是不同阶单整的情况——有的已经平稳,有的是一阶单整,那么这些数据个人觉得是 ...
受教了,非常感谢!
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