《利用eviews进行协整分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《利用eviews进行协整分析（8页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、利用 eviews 进行协整分析【实验目的】 掌握协整分析及相关内容的软件操作【实验内容】 单位根检验，单整检验，协整关系检验，误差修正模型【实验步骤】Augmented Dickey-Fuller Test （ADF ）检验考虑模型（） yt=埶-1 +刀入 yt-j+也模型（2） yt= n砂t-1 +刀入 yt-j +卩模型（ 3） yt= n 3+ 砂t-1 + 刀內 yt-j+ 出其中：j=1 , 2, 3单位根的检验步骤如下：第一步：估计模型（3）。在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数3显著不为零，则序列yt不存在单位根，说明序列 yt是平稳的，结束检验。否则，进行第二步。第二
2、步：给定3 =0，在 给定 ADF 临界值的显著水平下，如果参数3显著不为零，则进入第三步；否则表明模型不含时间趋势，进入第四步。第三步：用一般的t分布检验3=0。如果参数3显著不为零，则序列 yt不存在单位根，说 明序列 yt 是平稳的，结束检验；否则，序列存在单位根，是非平稳序列，结束检验。第四步：估计模型（ 2）。在给定 ADF 临界值的显著水平下，如果参数3显著不为零，则 序列yt不存在单位根，说明序列 yt是平稳的，结束检验；否则，继续下一步。第五步：给定3 =0，在给定 ADF 临界值的显著水平下，如果参数3显著不为零，表明含 有常数项，则进入第三步；否则继续下一步。第六步：估计模
3、型（ 1）。在给定 ADF 临界值的显著水平下，如果参数3显著不为零，则 序列yt不存在单位根，说明序列 yt是平稳的，结束检验。否则，序列存在单位根，是非平稳 序列，结束检验。操作：（1）检验消费序列是否为平稳序列。在工作文件窗口，打开序列CS1,在CS1页面单击左上方的“View”键并选择“Unit Root Test”，采用ADF检验方法， 依据检验目的确定要检验的模型类型，则有单位根检验结果。（左上方选： level，左下方选：Trend and intercept,含有截距项和趋势项，右边最大滞后期：2,点击 OK ）消费时间序列为模型（3）,其t值大于附表6 （含有常数项和时间趋势
4、）中0.010.10 各种显著性水平下值。因此，在这种情况下不能拒绝原假设，即私人 消费时间序列CS有一个单位根，SC序列是非平稳序列同理，可以对Y1序列进行单位根检验。(2)单整如果一个时间序列经过一次差分变成平稳的，就称原序列是 1阶单整序列，记为1( 1)。一般，一个序列。检验消费时间序列一阶差分( CSt )的平稳性。在工作文件窗 口，打开序列CS，在CS页面单击左上方的“ View ”键并选择“ Unit Root Test 采用ADF检验方法，依据检验目的确定要检验的模型类型，则有单位根检验结果。(左上方选：1st differenee 阶差分，左下方选：intercept，含有截
5、距项，右边最大滞后期：2，点击0K，就得到对于一阶差分序列 D( CS)的单位 根检验的结果)同理，可以对D(Y1)序列进行单位根检验。用OLS法做两个回归： 经过d次差分后变成平稳序列，责称原序列d阶单整序列。CS C CSt-1 2CSt C t CSt-1 2CSt为二阶差分，在两种情况下，t值都小于附表6中0.010.10各种显著性水平下的值。因此，拒绝原假设，即私人消费一阶差分时间序列没有单位根，即私人消费一阶差分时间序列没有单位根，或者说该序列的平稳序列。所以，CSt是非平稳序列，由于 CStI (0)，因而CStI (1)。二阶差分命令:CS2=d(CS，2) CS是序列名称。(
6、3)判断两变量的协整关系。第一步：求出两变量的单整的阶对于SG。做两个回归(SGCSCt-1)，( 2SGC SG-1)。对于 yt， 做两个回归(yt Cyt-1)，( 2yt C yt-1)。判断SG和yt都是非平稳的，而 SG和厶yt是平稳的，即 SGI (1)，ytI (1)。第二步：进行协整回归用OLS法做回归：(SCt C yt)，并变换参差为 et。第三步：检验et的平稳性用OLS法做回归：( e C e-1)第四步：得出两变量是否协整的结论因为t=-3.15与下表协整检验 EG或AGE的临界值相比较(K=2 )，采用显著性水平 a=0.05, t值大于临界值，因而接受 et非平
7、稳的原假设，意味着两变量不是协整关系。可是， 如果采用显著性水平 a=0.10,则t值与临界值大致相当，因而可以预期，若a=0.11,则t値小于临界值，接受et平稳的备择假设，即两变量具有协整关系。协整检验EG或AGE的临界值样本个数显著性水平K=2K=3K=4样本容量0.010.050.100.010.050.100.010.050.1025-4.37 -3.59-3.22-4.92 -4.10-3.71-5.43 -4.56-4.1550-4.12 -3.46 -3.13-4.59 -3.92 -3.58-5.02 -4.32-3.89100-4.01-3.39 -3.09-4.44 -3
8、.83 -3.51-4.83 -4.21-3.89OO-3.90 -3.33 -3.05-4.30 -3.74 -3.45-4.65 -4.10 -3.81(4) 误差修正模型的估计第一步：估计协整回归方程yt=b o+b iXt+u t得到协整的一致估计量(1, - bo -bi)，用它得出均衡误差 ut的估计值et。第二步：用OLS法估计下面的方程 yt=a+ E3i yt-i + 刀yt-j+ +v t在具体建模中，首先要对长期关系模型的设定是否合理进行单位根检验，以保证et为平稳序列。其次，对短期动态关系中各变量的滞后项，通常滞后期在0, 1, 2, 3中进行实验。(5) 估计误差修正
9、模型用OLS法SCt-1 c yt et-1)估计误差修正模型 SG=5951.557+0.284A yt-0.200 et-1(6)解释:结果表明个人可支配收入yt的短期变动对私人消费存在正向影响。此外，由于短期调整系数的显著的，表明每年实际发生的私人消费与其长期均衡值的偏差中的20%的速度被修正。【例】中国居民消费与收入数据单位：百万元年份个人消费个人收入价格指数实际消费实际收入CSYPCS1Y11960107808117179.20.783142 :137660.91496271961115147127598.90.791684145445.71611741962120050135007
10、.10.801758149733.5168388.81963126115142128.30.828688 :152186.3P 1715101964137192159648.70.847185161938.7188446.11965147707172755.90.885828 :166744.6:195021.91966157687182365.50.916505172052.5198979.319671675281956110.934232179321.6209381.61968179025204470.40.941193 :190210.7P 21724619691900892226370
11、.96963196042.8229610.31970206813246819120681324681919712172122692481.033727 :210125.1:260463.419722323122972661.068064217507.6278322.31973250057335521.71.228156203603.6273191.41974251650310231.11.517795 1165799.7P 204395.91975266884327521.31.701147 :156884.7P 192529.71976281066350427.41.929906145637
12、.1181577.419772939282667302.159872 1136085.8:123493.41978310640390188.52.436364127501.51601521979318817406857.22.838453112320.7143337.71980319341401942.83.4590392320.971162011981325851419669.14.081844 :79829.36P 102813.61982338507421715.65.11416966190.0382460.241983339425417030.36.06783555938.468728
13、.021984245194434695.77.13060234386.16:60961.991985358671456576.28.43528542520.3254126.941986361026439654.110.3008135048.3142681.511987365473438453.511.9195 :30661.77P 36784.551988378488476344.713.6144827800.434988.091989394942492334.415.5928525328.431574.371990403194495939.218.59539 :21682.47:26670.
14、01199141245851317322.0911618670.7323229.791992420028502520.125.4012216535.7419783.311993420585523066.128.8834614561.4518109.541994426893520727.532.00385 :13338.8P 16270.781995433723518406.934.9808512398.8714819.73（一）将消费（CS）和收入（丫）通过价格指数转换为不含价格因素的指数化的 实际消费（CS1和实际收入（丫1）,如上表。（二）单位根检验从理论上讲，实际消费与实际持久收入之间存在长期的因果关系。 为了对二 者进行协整分析、建立误差修正模型，首先对 CS1 Y1进行单位根检验。利用 Eviews对CS1 Y1进行单位
