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到了这一步,就只能告诉你,这两组数据不能再接着做协整分析了,因为,协整分析的前提是,进行分析的几个序列必须是I(n),即他们要经过相同次数的差分之后是平稳的.像你现在这个状况,一个单整,一个平稳,不能再接着做协整了.所以建议你或者更换数据,或者对数据做一些处理,例如取对数,或者换代表意义类似的指数.例如,如果你用的是G
你的模型设计的不行啊,按你的模型来看不成线性关系,这是一群离散的点 这是什么数据啊有参考论文吗 运用年的我国进口额和GDP季度
如果算出来都是一阶单整的 那直接用取对数都的数据就可以做协整检验了做误差修正模型：先做回归 然后回归后不是会有resid出来的么 就generate series：ecm=resid然后将ecm加入到回归方程中,这里做回归是就需要进行差分例如：dlgy=β1dlnx2+β2dlnx3+αecmt(-1)+εt然后那个α
eviews数据分析可以做的我经常帮别人做类似的数据分析
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
是的,得同阶单整才能做协整,这是协整基本定义.建模的话就需要要用平稳序列.但你的数据可以不用做协整,可以直接用单整的平稳序列建模. 再问： 就是说我的序列单位根检验已经是平稳的了就不用协整检验了？可是协整检验是输入多个变量，看变量之间的长期稳定关系，单位根检验只是一个一个变量分别看的。而且我总共有8个变量，有两个变量单
JOES 2009年的 “Currency substitution in selected African countries”?楼主哪所大学的（厦大?）?导师是谁,方便透露么? 非常impressive啊,搞应用的懂cointegration（就是你说的协整）.这个方程是肯定是协整方程,不能用OLS因为error
Johansen test 的 test statistics 和t-test 的计算方法完全不一样.他的test statistics 是用 trace 和eigenvalue 来计算的.具体计算过程有点繁琐,我就不给你写了,你去查查书或者论文吧.类似这样的一个公式：&&&&&
要同阶单整才可以进行协整分析你这个是不同阶单整的,不能做协整但是我可以用eviews做到同阶单整 再问： 那具体怎么做呢
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 levelMax-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level这两句说明了之间确定存在协整关系,trace检验结果是
做自回归AR和移动平均MA模型的话一定要做单位根检验,然后看自相关系数和偏相关系数,看你的变量时候做那种模型
卷积就是这样的呀,看定义就知道啦
可以啊只要回归残差是一阶平稳的就可以啦
变量是一个宽泛的概念.相对于常量而言的.常量是值恒定不变的量.变量就是值不是恒定不变,而是变化的量.不同的变量之间往往有一定的制约关系.函数表示了两个变量之间的映射关系.比如函数y=f(x),这个函数表示y随着x的变化而变化,或者说y因为x的变化而变化.这时候把x叫做自变量,y叫做因变量.即x是自己变化的,y是因为x变
错误.只有线性关系才是常数 再问： 线性回归模型存在异方差时，回归系数的显著性检验是否依然有效？ 再答： 存在异方差时，可能表示假定的函数关系并不存在，因此回归系数也就无效
按宏程序的解释来说#24,是表示X变量#25,表示Y变量#26,表示Z变量这句话可以解释为如果Z变量的赋值丢失(即为空变量了)时,Z=26你说的这个应该是一段程序里的一句话,这一句的作用一般是用来保护X Y 或者Z方向的 安全值的他是怕一旦成了空变量以后,容易撞刀.所以给个安全高度防止在非常时刻撞刀顺便给你推荐一本书美
根据控制测试的目的和特点所采用的审计抽样通常称为属性抽样,其目的在于估计总体既定控制的偏差率或偏差次数. 变量抽样法又称“变量抽查法”,是指对稽查对象总体的货币金额进行实质性测试所采用的抽查方法.在实质性测试中运用的稽查抽查技术,主要是变量抽样法.变量抽样法可用于确定账户金额是多是少、是否存在重大误差等.变量抽样稽查方
exc参数为两个int,只进行了值专递,等效于void exc(int x){x1=x;}所以最后x1=40,x2=40,x3=10,x4=20运行结果为10,20,40,40 再问： x1不应该是在外部定义了30 吗 再答： x1=30是初值，就是一开始分配空间就给的一个值。而函数是在此后运行的，所以x1的值被覆盖掉
这题太难,你才20分...!算了,没法打符号,简单说.C=2Xn-1-Xn*Xn ,当C0!再仔细看这个不等式,因为X*X-2*x-3>0的的解必为一正一负.则当n区域正无穷时Xn和Xn+1也必为1正1负.这样它们不能趋于同一个定点.值.所以其极限是不存在的.抱歉,没用正规术语!当思路吧!再补充一点,如果Xn的极限存在
pRdData是一个指针或数组,pRdData[0]是该数组的的第0号元素,&pRdData[0]是取该元素的地址,(REAL*)&pRdData[0]是将该地址强制为REAL类型的指针,*(REAL*)&pRdData[0]是取该指针指向的数据,(DINT)*(REAL*)&pRdData[0]是将该数据强制为DIN人民币汇率变动与价格贸易条件的协整检验与误差修正
金融读书会
本文节选自中山大学2009级博士胡未名的毕业论文《人民币汇率变动的贸易福利效应研究》。该论文指出，国际贸易发展的根本动力是各贸易参与国通过参与贸易能够带来贸易福利的改善。汇率作为重要的价格变量，撬动贸易福利分配，影响各国通过贸易实际获取贸易福利的大小。学界对于贸易福利、贸易福利衡量、汇率变动的价格传导机制以及汇率波动的影响进行了广泛研究。敬请阅读。
文/胡未名（中山大学）
为了更准确分析基于价格贸易条件的人民币汇率变动对贸易福利的影响，研究不仅关注人民币实际有效汇率的影响，还关注实际有效汇率的波动率的影响，同时兼顾长期视角和短期的视角，分析方法选择了协整检验和误差修改模型。
国际金融学理论认为，根据一价定律和购买力平价理论，汇率的变动会引起相应价格水平同比例的变动，即汇率传递是完全的和及时的。由于价格粘性、企业定价和市场摩擦的影响，往往导致汇率变动的价格不完全传递效应。Mann（1986）、Parsley和Wei(1996)验证汇率变动对价格传递的影响。Goldberg(2005)、Mishkin(2008)认为汇率变动的价格传递效应受到企业定价机制的影响，重要因素包括定价结算货币。当一国货币贬值，商品出口选择出口商货币定价有利于出口的扩大，但是当采用进口商货币定价时，出口不受汇率的影响。一国贸易福利使用价格贸易条件衡量，在谷宇和高铁梅（2007）模型基础上，汇率变动对贸易福利影响的模型为：
其中是t期的价格贸易条件，是人民币实际有效汇率，是t期人民币汇率波动，是t期的产出水平，是t期的对外开放程度。
数据平稳性分析
时间序列分析中，回归分析的使用要慎重。如果所研究的时间序列变量不平稳，会出现伪回归（spurious regression）,导致参数估计有限样本下存在较大偏差，影响实证分析的效果与结论。为避免出现伪回归，首先要对时间序列进行单位根检验，判断时间序列平稳性，常用的检验方法是ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）单位根检验。如果不存在单位根，时间序列变量是平稳的，可以使用OLS回归检验；如果所有变量存在单位根且所有变量都是同阶单整，可以进行变量协整分析，分析时间序列变量之间长期均衡。ADF检验的具体形式如下：
&&&&&&（3-6）&&&&&&
检验，，原假设为序列至少存在一个单位根。在检验分析中，常数项和时间趋势项的选择很重要，通常需要把看序列图和经济理论相结合，对数据结构是否存在常数项和时间趋势项做出判断，选择ADF检验中是否存包含在常数项和时间趋势项。检验中没有截距，检验方程是（3-6）中第一个等式的形式是无常数项也没有趋势项；检验方程是（3-6）中第二个等式的形式是有截距和无趋势项；验证的方程是（3-6）中第三个等式的形式是有截距和有趋势项。本文对数据进行平稳性检验，结果如下：
表3-1：ADF检验结果
备注：表中的ADF检验中(n,nt,c)表示(滞后阶数,无趋势项,有截距)的检验形式,(n,nt,nc)表示(滞后阶数,无趋势项,无截距)的检验形式,其中的滞后阶数是根据SIC准则所确定的，**号表示5%的置信度下拒绝原假设。
表3-1中ADF检验结果表明各变量是不平稳的序列，遵循I(1)过程。对不平稳的变量进行一阶差分后，序列平稳且遵循I(0)过程,因此各变量单整阶数一致。Granger（1986）、Engle和Granger（1987）认为两个或多个不平稳变量之间存在长期均衡关系（协整关系），如果这些变量进行最小二乘法回归所得的残差序列平稳。变量进行d次差分后由不平稳变为平稳，那么认为该变量是d阶单整。相同阶数的变量可以进行最小二乘法回归，可以获得变量之间的长期均衡关系，Engle-Granger的两步法来分析变量间的长期和短期关系。第一步使用OLS法估计协整向量，如果变量均为同价单整，汇率残差平稳，变量之间协整关系存在，第二步对变量进行差分的获得平稳序列，采用误差修正研究变量之间短期关系。Engle-Granger的两步法具体步骤如下，假设有两个I(1)变量、。
第一步：通过OLS回归估计协整向量，计算非均衡误差。如果两变量长期关系未知，在进行协整回归之后，还需要检验，是否真正存在协整关系。此检验为协整检验，即检验是否平稳，对进行单位根检验，如果为平稳变量，则协整关系成立。如果不平稳，则协整关系不成立，和之间没有长期稳定关系。
第二步：将第一步回归获得的的残差项作为非均衡误变量纳入误差修正模型中，并再次用OLS法估计。把非均衡误差项引入下式，建立误差修正模型：
其中是误差修正项。。因为I(1)变量、都是I(1)变量，所以、都是I(0)变量，误差修正模型中所有项都是I(0)的可以用OLS法估计上式。如果认为上式动态性不足，即中存在自相关，可以在模型中加入、的滞后项。
汇率变动对贸易福利的影响
根据公式（3-5），价格贸易条件作为被解释变量，解释变量包括人民币实际有效汇率、实际有效汇率的波动率、实际产出以及对外开放度，结果显示所有估计参数均显著（见方程（3-7））。
（45.13**）（-4.81**）（-32.89**）（5.2**）
方程（3-7）中括号内为估计参数的t值，**表示在5%水平显著，*表示在10%水平显著。回归残差进行ADF检验显示残差序列平稳为I（0），因此、、、以及存在长期均衡。
价格贸易条件（）与实际有效汇率（）同向变动，人民币实际有效汇率增加1%，价格贸易条件改善1.62%，人民币实际有效汇率升值有助于改善贸易福利。价格贸易条件（）与实际有效汇率波动（）负相关，人民币汇率波动扩大1%，贸易条件恶化0.03%，人民币实际有效汇率的波动扩大会恶化贸易福利。价格贸易条件（）与产出（）负相关。价格贸易条件与产出之间呈反向关系。出口部门生产率的提高导致收入增加、生产成本的下降以及出口商品价格水平下降。我国是贸易大国，收入增加推动进口增加，“买什么涨什么”的贸易现象导致价格贸易条件恶化。价格贸易条件与产出呈相反方向变动，意味着从贸易福利角度看，贸易福利的增长并不等价于持续的出口快速增长。价格贸易条件（）与对外开放程度（）正相关。对外开放程度提高1%，价格贸易条件改善0.18%。价格贸易条件和开放程度同方向变动意味着适度扩大进口规模，有利于改善贸易条件，提高贸易福利。
误差修正模型
在验证人民币价格贸易条件（）、人民币实际有效汇率（）、人民币实际有效汇率波动（）、国内产出（）以及对外开放度（）存在长期均衡的协整关系后，进一步建立误差修正模型。为（方程3-7）估计的残差，令误差修项，误差修正模型如下：
误差修正模型关键是选择滞后阶数，对模型滞后阶数进行检验：
表3-2：模型滞后阶数检验
备注：*代表显著
根据表3-2，LR、FPE、AIC显示滞后3阶最优，SC、HQ显示滞后2阶段最优，选择滞后阶数为3阶。汇率变动对贸易条件增长率的误差修正模型进行回归，滞后期选择为3期，对统计上不显著的变量进行删除，误差修正的结果见（表3-3）。
表3-3：误差修正模型结果
误差修正项（ecm）的系数为-0.01，统计上显著。价格贸易条件增长率受到短期冲击后，与自身滞后1、2、3期存在10%置信度下显著影响,冲击效应分别为-0.5、-0.39、-0.09。实际有效汇率的波动率的1、2、3期滞后项对贸易条件增长率影响系数为负,与价格贸易条件变动负相关，冲击效应分别为-0.01、-0.02、-0.04。实际有效汇率、产出和对外开放度的滞后项，由于统计指标不显著，没有在结果中未进行汇报。（完）
（本文摘自中山大学金融学博士胡未名毕业论文《人民币汇率变动的贸易福利效应研究》，本文仅代表作者观点）
本篇编辑：姚舜达
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