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在EVIEWS中，对于时间序列数据，平稳性检验做完之后再做什么？是做格兰杰因果检验还是做协整检验？
载入中......
实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检 ...
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& |主题: 8540, 订阅: 53
本帖最后由
17:47 编辑
& &&&实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。
一、讨论一
& &1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
& &2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
& &3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验
& && &A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性
& && &B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）
& &4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别
二、讨论二
& &1、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。
& &2、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
& &3、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。
三、讨论三
& &其实很多人存在误解。有如下几点，需要澄清：
& &第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。
& &第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。
& &第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以，首先因对变量进行差分，平稳后，可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后，进行协整，看变量是否存在长期均衡。
& &第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验
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本帖最后由
17:59 编辑
顺便问一下，你是本科生还是硕士生？如果你是本科生的话，没事做做协整还可以，现在协整方法还能在一般的北大核心上看到，VAR偶尔还能出现在末流CSSCI，但不多。虽然我们提倡注重思想，但大环境使然，没得办法，没事少年你还是弄弄面板协整吧
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您的意思是时间序列数据不流行了，面板数据比较好一些，是吧？
struggleqiang 发表于
您的意思是时间序列数据不流行了，面板数据比较好一些，是吧？我是硕士，我的论文分为三部分完成，第一部分是一个数学模型，根据数学模型的结果我需要做一个时间序列，时间序列完事之后我有一个面板数据，我以前主要研究经济数理方面的东西，对于计量经济学刚刚开始弄。
struggleqiang 发表于
我是硕士，我的论文分为三部分完成，第一部分是一个数学模型，根据数学模型的结果我需要做一个时间序列， ...原来如此奥，呵呵，以后多交流
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<font color="#7792209 发表于
原来如此奥，呵呵，以后多交流好的，谢谢姐姐的回复，计量经济学部分我要多想你学习。
<font color="#7792209 发表于
原来如此奥，呵呵，以后多交流我想让你看看这个时间序列的ADF检验结果，我看到这里面用了一阶差分才平稳，大部分是一阶单整变量，这样是不是表明数据是平稳的？
21:13:18 上传
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麻烦您看看
struggleqiang 发表于
我想让你看看这个时间序列的ADF检验结果，我看到这里面用了一阶差分才平稳，大部分是一阶单整变量，这样是 ...我坚决不看，因为你收我一个论坛币，哈哈
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我都不知道怎么点上了一个论坛币，真的不好意思，我让您帮忙怎么会收您钱呢？这违反了经济学理性人的基本假设，呵呵，我再重新发送以下吧！
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西部地区财政支出与经济增长_基于省级面板数据的单位根_协整和格兰杰因果检验的实证
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因果关系检验
(Causality test)
　　开拓了一种可以用来分析之间的因果的办法，即格兰杰因果关系检验。该检验方法为2003年得主（Clive W. J. Granger）所开创，用于分析之间的因果关系。他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些上所有的最佳最小二乘的。”
　　在情形下，两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。
　　进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题。因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行(unit root test)。常用增广的迪基—富勒检验(ADF检验)来分别对各序列的平稳性进行单位根检验。
　　（1）将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量（如果有的话）做回归，即y对y的滞后项yt-1，yt-2，…，yt-q及其他的回归，但在这一回归中没有把滞后项x包括进来，这是一个受约束的回归。然后从此回归得到受约束的残差平方和RSSR。
　　（2）做一个含有滞后项x的回归，即在前面的回归式中加进滞后项x，这是一个无约束的回归，由此回归得到无约束的残差平方和RSSUR。
　　（3）是H0：α1=α2=…=αq=0，即滞后项x不属于此回归。
　　（4）为了检验此假设，用F检验，即：
　　它遵循自由度为q和(n-k)的F分布。在这里，n是，q等于滞后项x的个数，即有约束回归方程中待估参数的个数，k是无约束回归中待估参数的个数。
　　（5）如果在选定的α上计算的F值超过临界Fα值，则拒绝零假设，这样滞后x项就属于此回归，表明x是y的原因。
　　（6）同样，为了检验y是否是x的原因，可将变量y与x相互替换，重复步骤（1）～（5）。
　　根据Geweke分解检验的原理，利用经济计量学软件Eviews5.0 ，我们对与经济效率的因果关系进行，研究结果详见下图
　　根据上图的实证结果，我们可以发现我国金融发展与经济效率有如下关系：
　　（1）、从反馈分解值及其相伴概率来看，我国的金融发展与呈现显著的双向因果关系。对于金融发展，无论是金融深化程度，还是和的发展都与经济效率有显著的双向因果关系。
　　（2）、从反馈份额来看，金融发展与经济效率的反馈关系更多表现为经济效率对金融发展的因果关系。
　　（3）、从即时因果关系看，金融发展与经济效率的即时因果关系都显著。由此可见，金融发展不仅从长期看与经济效率相互影响，而且在其变动上与经济效率也显著相互影响。
　　虽然变量的不平稳性是造成虚假因果关系最主要的因素之一，但是小样本的存在则会犯真实因果关系检验不出的错误。随着样本容量的逐渐增大，判断出两个平稳序列存在Granger因果关系的概率将显著增大。尤其是当量小于20的情况下，如果经Granger因果关系检验结果为“存在因果关系”，则可以用90 以上的概率所研究变量间存在真实的因果关系，反之，如果检验结果为“不存在因果关系”，则不能断定变量间不存在真实的因果关系。
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房价，地价和GDP的季度时间序列数据
取对数后进行ADF检验，房价对数序列和地价对数序列都是二阶单整，gdp对数序列是一阶单整。
房价对数序列和地价对数序列用EG两步法检验残差稳定性，残差非平稳，有单位根。
残差非平稳说明不存在协整关系，到了这里是不是实证研究进入了死胡同？还能再进行其它检验吗？是不是不能进行格兰杰因果检验。我看很多人都说不存在时间序列协整，就不没有格兰杰因果关系。但有的人的论文里，文章的前半部分说了协整不存在，不存在长期均衡关系，后面还是进行格兰杰因果检验。我都给搞糊涂了。
房价和地价是二阶，ｇｄｐ是一阶，能放入一个模型检验协整关系吗？
另外,我看了一些帖子，说EVIEWS 的Johansen cointegration test只适合一阶单整，它能检验二阶单整吗？
不知道该在哪个版发问题，我用EVIEWS做的检验，在这里问，可能知道的人比较多。
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完美再现 发表于
是的谢谢，那实证研究还能进行下去吗？还可以做什么检验？
数据分段后在第一段里找到了一个协整关系。人生又有了光明！
Statistics2011 发表于
数据分段后在第一段里找到了一个协整关系。人生又有了光明！啊？有你这么解决问题的吗？
Statistics2011 发表于
数据分段后在第一段里找到了一个协整关系。人生又有了光明！楼楼&&求数据。。
1、协整前提是同阶单整，不同阶不建议做。是同阶单整，未必要求一阶单整，二阶单整也可的。
2、一般格兰杰因果的前提是平稳或具有协整关系，否则无意义。
3、多变量的协整用JJ比较好；两变量的协整可以用EG。
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论坛法律顾问：王进律师单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？(转载
希望对大家有所帮助）
单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系&　　实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间&谁引起谁变化&，即因果关系。
一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别&
二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为&格兰杰原因&。2、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。&
三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点，需要澄清：第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以，首先因对变量进行差分，平稳后，可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后，进行协整，看变量是否存在长期均第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。
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