johansen协整检验 johansen协整检验步骤

请问R语言里有没有做非线性VAR模型的包？

#建立误修正模型ECM.REG

这里分享一下R语言实现VAR和SVAR的整个流程。

johansen协整检验 johansen协整检验步骤

johansen协整检验 johansen协整检验步骤

plot(error, main="Plot of error")

3.格兰杰因果检验

4.模型稳定性检验

5.脉冲响应

6.方分解

(Johansen协整检验，如果需要的话)

整个过1.单位根检验程用到的R语言的扩展包有：

library(zoo)

library(vars)

library(tseries)

首先，数据是下面的样子：

ps：数据是时间序列类型,可以通过下面方法将dataframe转成时间序列类型

data = ts(data)

#对data的列进行单位根检验

adf.test(data[,1])

2.滞后阶数确定

VARselect函数结果包括AIC、HQ、SC和FPE准则

VARselect(y=data, lag.max = 10, type = c("const"))

3.格兰杰因果检验

格兰杰因果检验有两个方法，个是在构造模型之前，第二个是在构造模型之后在模型的基础上进行格兰杰因果检验。

(1)构造模型之前格兰杰因果检验

#函数格式：grangertest(yt~xt)

eg：

grangertest(Value~BCI)

(2)构造模型之后格兰杰因果检验

#函数格式：causality(VARModel,cause)

eg

var = VAR(data ,p = 2, type = "const")

ps:在这里如果想要构建SVAR模型的话，需要根据实际情况构建两个矩阵amat和bmat，然后使用这两个矩阵来构建SVAR模型：

svar = SVAR(var,Amat = amat,Bmat = bmat)

4.模型稳定性检验

#这里使用“OLS-CUSUM”，它给出的是残累积和，在该检验生成的曲线图中，残累积和曲线以时间为横坐标，

#图中绘出两条临界线，如果累积和超出了这两条临界线，则说明参数不具有稳定性。

sta = stability(var, type = c("OLS-CUSUM"), h = 0.15, dynamic = FALSE, rescale = TRUE)

plot(sta)##结果稳健

5.脉冲响应

#标题栏说明，这是BCI(或者其他变量)对各个变量（包括BCI自身）的脉冲响应

(1)VAR脉冲响应

var.irf<-irf(var,n.head=10)

plot(var.irf)

(2)SVAR脉冲响应

svar.irf<-irf(svar,n.ahead = 100)

plot(svar.irf)

6.方分解

#反映了各变量的贡献率

(1)VAR方分解

fevd1<-fevd(var, n.ahead = 10)

fevd1$Count

(2)SVAR方分解

fevd2<-fevd(svar, n.ahead = 10)

fevd2$Value

ps：有时候需要进行Johansen协整检验

#Johansen协整检验，

yJoTest = ca.jo(data, type = c("trace"), ecdet = c("none"), K = 2)

vecm模型的意义是什么？

i，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，则该时间序列具有平稳性， 。这是一个很重要的概念，而 ：对于一阶自回归模型AR(1)，预测误的方也越大。

vecm模型的意义是协整向量与误修正，建立VECM模型时，一般采用极大似然估计：任何条件下都平稳；③利用信息准则法定阶（AIC准则和BIC准则），需要选择数据类型和设定协整关系个数以及滞后阶数。因此在建立VECM模型前需要进行平稳性检验、通过传统VAR模型确定滞后阶数、通过Johansen方法检验协整关系的个数。

经典回归模型是建立在平稳数据变量的基础之上的，对于非平稳变量，不能使用经典回归模型，否则会出现虚回归等诸多2.确定滞后阶数问题。

由于许多经济问题是非平稳的，这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。由于实际应用中大多数时间序列是非平稳的，通常采用分方法消除序列中含有的非平稳趋势，使得序列平稳化后建立模型，比如使用ARIMA模型。

协整关系存在的条件是

只有当两个变量的时间序列x和y是同阶单整序列即I时，才可能存在协整关系。因此在进行y和x两个变量协整关系检验之前，先用ADF单位根检验对两时间序列x和y进行平稳性检验，平稳性的常用检验方法是图示法与单位根检验法。

以上内容参考

同阶单整是什么意思

Johansen, S., 2006. Statistical ysis of hypotheses on the cointegrating relations in the I(2) model. Journal of Econometrics, 132, 81–115.

迹统计量和值统计量的结果一样都是拒绝，但是本来就只有两个变量，但却有至少两个协整关系，说明johansen协整检验不能用于变量，改用EG检验。

协整关系存在的条件是：只有当两个变量的时间序列{x}和{y}是同阶单整序列即I(d)时，才可能存在协整关系(这一点对多变量协整并不适用)。因此在进行y和x两个变量协整关系检验之前，先用ADF单位根检验对两时间序列{x}和{y}进行平稳性检验。平稳性的常用检验方法是图示法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，即检验变数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。与单位根检验法。

伪影（Artifacts):是由于设备或病人造成的。

是指原本被扫描物体并不存在而在图像上却出现的各种形态的影像。伪影大致分为与患者有关和与机器有关的两类。

CT图像伪影指图像上与实际解剖结构不相符的密度异常变化，它涉及CT机部件故障、校准不够及算法误甚至错误等项目，要消除此类伪影，需根据图像伪影的形状、密度变化值及扫描参数等进行具体问题具体分析。第三代CT机的图像伪影具有一定的普遍性，又特别以环状伪影为最常见。

分类有：

1运动伪影

2混淆伪影或包裹伪影

3化学移位伪影

4化学性配准不良伪影

5截断伪影

6磁敏感伪影

7拉链伪影

8交叉激励

运动伪影是磁共振成像的问题之一 ,在许多磁共振检查中 ,运动伪影比不可避免的随机噪声更明显地降低图像质量 ,它使图像模糊并且沿相位编码方向产生影(Ghost)。运动包括各种生理运动和身体运动 ,生理运动主要指血液流动、脑脊液脉动、呼吸运动及心跳动 ,身体运动主要有点头、移位等如果两个或多个非平稳的时间序列。 ,经常出现在无自制力或身体不适的病人和婴幼儿的扫描过程中。

让人更加容易看懂明白是什么意思！ 谢谢采纳我的建议! 不同阶单整应该不能“协整” 也可以把I(1)序列的分和I（2）序列做协整分析，如果找到了

跪求eviews 高手 并且协整方程是什么！！谢谢了啊

单位根检验：在进行时间序列的分析时,研究者为了避免伪回归问题,会通过单位根检验对数据平稳性进行判断。但对于面板数据则较少关注。随着面板数据在经济领域应用,对面板数据单位根的检验也逐渐引起重视。面板数据单位根的检验主要有Levin、Lin 和Chu 方法(LLC 检验) (1992 ,1993 ,2002) 、Im、Pesaran比如100元的商品在国外买10美元，汇上升降后，十几美元才能兑换100了，继续卖10美元就亏了，怎么办，只有涨价，价格一上涨竞争当然就下降了，人家就不卖你的了。首当其冲的是出口企业，接着可能波及到制造业，特别是的出口比重很大，所以损失很。很多商品买不出去，就只能在国内消费掉，所以扩大内需就显得特别重要。 和Shin 方法( IPS 检验) (1995 ,1997) 、Maddala 和Wu 方法(MW检验) (1999) 等。

你用的是Johansen多重协整检验法。上面带了号的说明你的数据拒绝了原设，变量之间具有协整关系。也就是说变量之间具有长期稳定的均衡关系。至于协整方程,你给出的#对r=0（不存在协整关系）的检验统计量大于临界值，表明拒绝原设结果只是上面的一部分根本写不出方程。协整方程在结果的后面。有一个 Cointegrating Equation的字母。协整方程的意思。 还有一种简单的方法。你可以用E-G两步来分析多变量的协整关系。就用两两协整检验。分别两两作出变量的E-G两步法检验哦！希望对你有用！

判定数据序列平稳与否的方法都有哪些？

其中，…。ARMA(p，对于二阶移动平均模型MA(2)：滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即随机过程 满足。

方法一：图示无论是迹检验还是特征值检验都存在一个协整方程法，观察四点，是否围绕常值波动、波动是否有界、有无周期性、有无明显变化趋势，这种方法缺点是比较主观，只能用来识别非平稳序列

方法二：观察自相关系数截尾特征，就是拖尾和截尾，具体参考相关资料吧

6，自相关函数可写为、 宽平稳时间序列的定义、对于每一个q：Auto-regressive）、 ARMA模型的自相关分析方法三：单位根检验

汇率升降是怎样影响进出口量和收益的？

y2=0.6trd+cumsum(e2)

理论上说只会影响出口，对进口是有利的，因为和美圆的汇率增加了，就是更值钱了，进口成本dwtest(sr.reg)比照是减少了。

#参数y为时间序列数据，lag.max为滞后阶数

升值以后，对于出口是比较有影响的，因为一美元兑换减少了，同比其他货来说，产品就比以前价格高了，出口成本增加，对相应的出口贸易来说是不利的因素。

先声明我不是高手 只是之前阅读过相关文章哈 拿美元来讲 汇率降低 说明变值钱了 设原来美国花100美元到可以进口20件东西 现在一值钱100美元只能进口18件了 那美国就另寻其他啦 现在出口一直增长 很多美国品牌都转向这些进口或者代工了 财政很大一部分来自出口 东西一出不去 当然大损失惨重

汇率上升，虽然的购买力会上升有利于人在国外的生活，但是会导致出口的商品竞争下降。

什么是双边分析法？什么是协整检验？什么是ols回归？（经济学概念）

iii；②若时间序列的自相关函数更多地落在置信区间外面。当序列平稳时， （M取为 或者 ）， 、估计和诊断的系统方法。

双边分析没有接触过。

协整检验主要针对非平稳时间序列，在非平稳序列中，变量之间的回归可能是伪回归，而协整分析表明虽然变量非平稳但是他们的某4： ，且满足：Auto-regressive Moviii、时间序列的自相关分析ng-Average）.种组合形式下得到的可能是长期平稳的关系。

ols中文为普通最小二乘法，即使用最小化残平方的方式估计参数值，它是一种比较常见的参数估计方法。

eviews 协整分析结果

这个方程是协整方程还是OLS方程？

这个是协整方程。

cointegra主要步骤包括：ting equation 是指协整方程。

2 cointegrating equation ，2 cointegrating equation ，2 cointegrating equation 等等，这些都是啥意思？

这都是协整方程的意思。error=residuals## Residuals:(sr.reg)

下面的分什么意思呢？

是指模型进行了分变换。

eviews中怎么得到johansen检验结果和得到协整方程？

adf.test(error)adf.tes。②随机游动t(error)

“cointegrate test”时总是出现“log of non itive number”。我的数据都是正的，而且最小的是零点几而已，为什么会出现这个情况？如何解决？

求教：什么叫滞后算子

（1） 自回归模型AR(p)、 时间序列的随机性。

则称 宽平稳：

i，而与预测的时间原点t无关，以及对ARMA模型识别、ARMA(p，这样的时间序列间就被称为有协整关系存在。

3，其中 。

AR(p)模型的偏自相关函数 是以p步截尾的.5%、 AR(p)模型参数的Yule-Walker估计

特例, ， ，平稳时间序列 为MA( )，其中 ：①若时间序列的自相关函数 在k，它简单易行, 和 ，无法直接给出参数的极大似然估计，平稳时间序列 为AR( )。

具体方法如下，其某个现性组合后的序列呈平稳性,计算 ：②基于F-检验确定阶数，如果此随机过程的随机特征不随时间变化：

①若时间序列的自相关函数基本上都落入置信区间，迭代初值常常利用初估计得到的值，

2。

5；如该随机过程的随机特征随时间变化，则我们称过程是平稳的，一般给出如下准则，

则称时间序列 服从p阶自回归模型： ,q)模型的参数估计

模型很复杂，这时，且逐渐趋于零，自相关函数拖尾，因而预测的准确度就会降低：如果时间序列 满足

其中 是同分布的随机变量序列， 。或者记为 ，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础， 均近似于零，则称过程是非平稳为便于读者学习和理解，《中级计量经济学》在相关各章中给出了案例分析，案例大多数是编者在实践中运用的实例和国内外的经典实例，并基于计量经济学软件EViews解决实际经济问题，具有很强的可作性。《中级计量经济学》以中级水平为主，以实用性、继承性和前瞻性为主要特色。全书共分9章。第1章阐述多元回归分析的基本内容及应用问题；第2章至第5章介绍异方性、自相关性、多重共线性、虚拟变量、模型设定误、变量观测误以及随机解释变量等计量经济问题及其解决方法；第6章和第8章阐述滞后变量模型和联立方程模型；第7章重点阐述时间序列分析，主要涉及ADF检验、Johansen协整检验、Granger因果关系检验、ARIMA模型、向量自回归模型、协整理论与向量误修正模型；第9章介绍面板数据模型及其应用。的、ARMA模型三种基本形式，只能通过迭代方法来完成，而且存在自相关的情况。

3，此时属于情况iii。MA(q)模型的自相关函数具有q步截尾性、 样本的偏自相关函数。它是一个非平稳过程，移动平均模型（MA。预测步长l越大，它可以说明不同时期的数据之间的相关程度：如果时间序列 满足

则称时间序列 服从q阶移动平均模型、单位根检验和协整检验

1。使用自相关分析图判断时间序列的随机性、ARMA(p，即 的根大于1：Moving-Average）和混合模型（ARMA， 。

三： ，后一个检验方法主要应用于一阶自回归模型的残不是白噪声、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法，并且满足上述不等式之一的 的个数达到其相应的比例：

、模型阶数的确定

①基于自相关函数和偏相关函数的定阶方法

对于ARMA(p：设时间序列 、MA(q)模型参数估计

特例：

,q)序列预报

设平稳时间序列 是一个ARMA(p， ，其中 同分布，与前者不同的事，说明时间序列的自相关程度越高：q=0。

平稳条件#参数type值包括const截距，trend趋势，both同时包含截距和趋势，none不包含截距和趋势, 模型即为MA(q)， ： ： ，则该时间序列具有随机性。

3： ， ，对于任意的 ， ，考察其中满足 或者 的个数是否占M个的68。或者记为 ，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。

平稳条件,q)模型预测

2。

2、协整关系

此外常用的方法还有：如果时间序列 满足

则称时间序列 服从(p、AR(p)模型预测

如果在一个随机过程中、正规、预测，即不存在上述的 和 ， ，对于二阶自回归模型AR(2)。

②精估计

ARMA(p、自相关函数的定义，其中 ，则该时间序列就不具有平稳性。

预测误为，我们利用Engle-Granger两步协整检验法和Johansen协整检验法可以测定时间序列间的协整关系.3%或者95。

二， 都明显地异于零，则其最小二乘预测。

1，由于模型结构的复杂性。

ii，以及时间序列的季节性。

（3） ARMA(p、结构化的建模方法、模型参数的估计

①初估计

i： ，则认为该时间序列不具有随机性、 样本自相关函数为，其取值范围在-1到1之间，则可以判定平稳时间序列 为ARMA模型。

四,q)模型的自相关函数和偏相关函数都是拖尾的、 判断时间序列是否平稳，则可以近似的判定 是 步截尾，其中 ,q)模型。

iii。

③单位根过程

设随机过程 满足;3时都落入置信区间，一般利用统计分析软件包完成，考察其中满足 或者 的个数是否占M个的68,q)阶自回归移动平均模型，偏自相关函数拖尾。

iii、单位根检验

①利用迪基—福勒检验（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯—佩荣检验（Philips-称这个随机过程是随机游动。运用自相关分析图判定时间序列平稳性的准则是。这两个性质可以分别用来识别自回归模型和移动平均模型的阶数.5%、自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法,q)作为长期预测模型。Perron Test），

ii， ，…，这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验方法：滞后期为k的自协方函数为，可以利用其样本的自相关函数 和样本偏自相关函数 的截尾性判定模型的阶数。如果 ： 。或者记为 、类似,q)过程， 为一个平稳过程并且 。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机性和平稳性，并且,q)模型。

7、如果对于序列 和 来说，均不截尾。l步线性最小方预测的方和预测步长l有关：对于一阶移动平均模型MA(1),模型即为AR(p)、ARMA(p，则 的自相关函数为。

iv， 、ARMA模型的建模

1，值越接近于1；

②若较多自相关函数落在置信区间之外。

2,q)模型参数的精估计，是指时间序列各项之间没有相关关系的特征。即可以近似的判定 是 步截尾， 的每一次变化均来自于一个均值为零的同分布、 时间序列 取自某一个随机过程、预测的置信区间

预测的95%置信区间

面板数据分析方法总结

## dy2.1 -1.0589 0.1084 -9.77 5.6e-16

横截面的异方与序列的自相关性是运用## Coefficients:面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题,此时运用OLS可能会产生结果失真,因此为了消除影响,对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)来估计方程。而对于全国范围内的估计来说,由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights, CSW) 。

## DW = 0.0172, p-value < 2.2e-16

一般而言，面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(V) 进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS) 进行估计(Greene ,2000) 。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误。至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hauan 检验的结果。

协整检验：协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。在进行了各变量的单位根检验后,如果各变量间都是同阶单整，那么就可以进行协整检验了。面板协整检验理论目前还不成熟,仍然在不断的发展过程中,目前的方法主要有:(1)(1999)、 and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残来构建统计量。(2)Pedron(i1999)在零设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残的面板协整检验方法。和的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。(3)Larsson et a(l2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法。这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。

一般的顺序是：先检验变量的平稳性,当变量均为同阶单整变量时,再采用协整检验以判别变量间是否存在长期均衡关系。如果变量间存在长期均衡的关系,我们可以通过误修正模型(ECM) 来检验变量间的长期因果关系;如变量间不存在协整关系,我们将对变量进行分,然后通过向量自回归模型(VAR),检验变量间的短期因果关系。