利用eviews進(jìn)行協(xié)整分析

利用eviews進(jìn)行協(xié)整分析利用eviews進(jìn)行協(xié)整分析利用eviews進(jìn)行協(xié)整分析資料僅供參考文件編號：2022年4月利用eviews進(jìn)行協(xié)整分析版本號：A修改號：1頁次：1.0審核：批準(zhǔn):發(fā)布日期：利用eviews進(jìn)行協(xié)整分析【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆諈f(xié)整分析及相關(guān)內(nèi)容的軟件操作【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容】單位根檢驗(yàn)，單整檢驗(yàn)，協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，誤差修正模型【實(shí)驗(yàn)步驟】AugmentedDickey-FullerTest（ADF）檢驗(yàn)考慮模型（1）△yt=δyt-1+∑λj△yt-j+μt模型（2）△yt=η+δyt-1+∑λj△yt-j+μt模型（3）△yt=η+βt+δyt-1+∑λj△yt-j+μt其中：j=1，2，3單位根的檢驗(yàn)步驟如下：第一步：估計(jì)模型（3）。在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)δ顯著不為零，則序列yt不存在單位根，說明序列yt是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)。否則，進(jìn)行第二步。第二步：給定δ=0，在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)β顯著不為零，則進(jìn)入第三步；否則表明模型不含時(shí)間趨勢，進(jìn)入第四步。第三步：用一般的t分布檢驗(yàn)δ=0。如果參數(shù)δ顯著不為零，則序列yt不存在單位根，說明序列yt是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)；否則，序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列，結(jié)束檢驗(yàn)。第四步：估計(jì)模型（2）。在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)δ顯著不為零，則序列yt不存在單位根，說明序列yt是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)；否則，繼續(xù)下一步。第五步：給定δ=0，在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)δ顯著不為零，表明含有常數(shù)項(xiàng)，則進(jìn)入第三步；否則繼續(xù)下一步。第六步：估計(jì)模型（1）。在給定ADF臨界值的顯著水平下，如果參數(shù)δ顯著不為零，則序列yt不存在單位根，說明序列yt是平穩(wěn)的，結(jié)束檢驗(yàn)。否則，序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列，結(jié)束檢驗(yàn)。操作：（1）檢驗(yàn)消費(fèi)序列是否為平穩(wěn)序列。在工作文件窗口，打開序列CS1，在CS1頁面單擊左上方的“View”鍵并選擇“UnitRootTest”，采用ADF檢驗(yàn)方法，依據(jù)檢驗(yàn)?zāi)康拇_定要檢驗(yàn)的模型類型，則有單位根檢驗(yàn)結(jié)果。（左上方選：level，左下方選：Trendandintercept，含有截距項(xiàng)和趨勢項(xiàng)，右邊最大滯后期：2，點(diǎn)擊OK）消費(fèi)時(shí)間序列為模型（3），其tδ值大于附表6（含有常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢）中~各種顯著性水平下值。因此，在這種情況下不能拒絕原假設(shè)，即私人消費(fèi)時(shí)間序列CS有一個(gè)單位根，SC序列是非平穩(wěn)序列。同理，可以對Y1序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。（2）單整如果一個(gè)時(shí)間序列經(jīng)過一次差分變成平穩(wěn)的，就稱原序列是1階單整序列，記為I（1）。一般，一個(gè)序列經(jīng)過d次差分后變成平穩(wěn)序列，責(zé)稱原序列d階單整序列。。檢驗(yàn)消費(fèi)時(shí)間序列一階差分（△CSt）的平穩(wěn)性。在工作文件窗口，打開序列CS，在CS頁面單擊左上方的“View”鍵并選擇“UnitRootTest”，采用ADF檢驗(yàn)方法，依據(jù)檢驗(yàn)?zāi)康拇_定要檢驗(yàn)的模型類型，則有單位根檢驗(yàn)結(jié)果。（左上方選：1stdifference一階差分，左下方選：intercept，含有截距項(xiàng)，右邊最大滯后期：2，點(diǎn)擊OK，就得到如果一個(gè)時(shí)間序列經(jīng)過一次差分變成平穩(wěn)的，就稱原序列是1階單整序列，記為I（1）。一般，一個(gè)序列經(jīng)過d次差分后變成平穩(wěn)序列，責(zé)稱原序列d階單整序列。同理，可以對D（Y1）序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。用OLS法做兩個(gè)回歸：△2CStC△CSt-1△2CStCt△CSt-1△2CSt為二階差分，在兩種情況下，tδ值都小于附表6中~各種顯著性水平下的值。因此，拒絕原假設(shè)，即私人消費(fèi)一階差分時(shí)間序列沒有單位根，即私人消費(fèi)一階差分時(shí)間序列沒有單位根，或者說該序列的平穩(wěn)序列。所以，CSt是非平穩(wěn)序列，由于△CSt~I（0），因而CSt~I（1）。二階差分命令：CS2=d(CS，2)CS是序列名稱。（3）判斷兩變量的協(xié)整關(guān)系。第一步：求出兩變量的單整的階對于SCt。做兩個(gè)回歸（SCtCSCt-1），（△2SCtC△SCt-1）。對于yt，做兩個(gè)回歸（ytCyt-1），（△2ytC△yt-1）。判斷SCt和yt都是非平穩(wěn)的，而△SCt和△yt是平穩(wěn)的，即SCt~I（1），yt~I（1）。第二步：進(jìn)行協(xié)整回歸用OLS法做回歸：（SCtCyt），并變換參差為et。第三步：檢驗(yàn)et的平穩(wěn)性用OLS法做回歸：（△etCet-1）第四步：得出兩變量是否協(xié)整的結(jié)論因?yàn)閠=與下表協(xié)整檢驗(yàn)EG或AGE的臨界值相比較（K=2），采用顯著性水平a=，tδ值大于臨界值，因而接受et非平穩(wěn)的原假設(shè)，意味著兩變量不是協(xié)整關(guān)系?？墒牵绻捎蔑@著性水平a=，則tδ值與臨界值大致相當(dāng)，因而可以預(yù)期，若a=，則tδ值小于臨界值，接受et平穩(wěn)的備擇假設(shè)，即兩變量具有協(xié)整關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)EG或AGE的臨界值樣本個(gè)數(shù)顯著性水平K=2K=3K=4樣本容量2550100∞（4）誤差修正模型的估計(jì)第一步：估計(jì)協(xié)整回歸方程yt=b0+b1xt+ut得到協(xié)整的一致估計(jì)量（1，-b0-b1），用它得出均衡誤差ut的估計(jì)值et。第二步：用OLS法估計(jì)下面的方程△yt=a+∑βi△yt-i+∑φj△yt-j+λet-1+vt在具體建模中，首先要對長期關(guān)系模型的設(shè)定是否合理進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以保證et為平穩(wěn)序列。其次，對短期動(dòng)態(tài)關(guān)系中各變量的滯后項(xiàng)，通常滯后期在0，1，2，3中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。（5）估計(jì)誤差修正模型用OLS法（△SCt-1c△ytet-1）△SCt=+△et-1（6）解釋:結(jié)果表明個(gè)人可支配收入yt的短期變動(dòng)對私人消費(fèi)存在正向影響。此外，由于短期調(diào)整系數(shù)的顯著的，表明每年實(shí)際發(fā)生的私人消費(fèi)與其長期均衡值的偏差中的20%的速度被修正?！纠恐袊用裣M(fèi)與收入數(shù)據(jù)單位：百萬元年份個(gè)人消費(fèi)CS個(gè)人收入Y價(jià)格指數(shù)P實(shí)際消費(fèi)CS1實(shí)際收入Y11960107808149627196111514716117419621200501963126115171510196413719219651477071966157687196716752819561119681790252172461969190089222637197020681324681912068132468191971217212269248197223231229726619732500571974251650197526688419762810661977293928266730197831064016015219793188171980319341116201198132585119823385071983339425198424519419853586711986361026198736547319883784881989394942199040319419914124585131731992420028199342058519944268931995433723（一）將消費(fèi)（CS）和收入（Y）通過價(jià)格指數(shù)轉(zhuǎn)換為不含價(jià)格因素的指數(shù)化的實(shí)際消費(fèi)（CS1）和實(shí)際收入（Y1），如上表。（二）單位根檢驗(yàn)從理論上講，實(shí)際消費(fèi)與實(shí)際持久收入之間存在長期的因果關(guān)系。為了對二者進(jìn)行協(xié)整分析、建立誤差修正模型，首先對CS1、Y1進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。利用Eviews對CS1、Y1進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其結(jié)果見下表。運(yùn)行結(jié)果：CS1:level，Trendandintercept，右邊最大滯后期：2NullHypothesis:CS1hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:1(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=2)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic

Testcriticalvalues:1%level5%level10%levelD(CS1):在CS中，1stdifference，intercept，2NullHypothesis:D(CS1)hasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=2)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic

Testcriticalvalues:1%level5%level10%level同理，求出y1和D(Y1)表1中國居民實(shí)際持久收入與實(shí)際消費(fèi)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量檢驗(yàn)類型（c,t,n）ADF值臨界值（a=）結(jié)論CS1(c,t,1)非平穩(wěn)d(CS1）(c,0,1)平穩(wěn)Y1(c,t,1)非平穩(wěn)d(Y1）(c,0,1)平穩(wěn)注：（c,t,n）分別表示在ADF檢驗(yàn)中是否有常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢、滯后階數(shù)。其中，滯后階數(shù)根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則確定。分析表1可知，CS1、Y1都是一階單整。（三）協(xié)整檢驗(yàn)由于CS1、Y1都是一階單整I(1)，因此，二者可能存在協(xié)整關(guān)系，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。做對協(xié)整回歸方程：運(yùn)行結(jié)果：DependentVariable:CS1Method:LeastSquaresDate:09/08/12Time:16:29Sample:19601995Includedobservations:36CoefficientStd.Errort-StatisticProb.

CY1R-squared

MeandependentvarAdjustedR-squared

.dependentvar.ofregression

AkaikeinfocriterionSumsquaredresid+09

SchwarzcriterionLoglikelihood

Hannan-Quinncriter.F-statistic

Durbin-WatsonstatProb(F-statistic)=++（）（）==DW=2、利用Eviews對進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其結(jié)果如表2所示。即對resid進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，首先在generateseries中令e=resid,ADF選項(xiàng)：level,incepertandtrend運(yùn)行結(jié)果：NullHypothesis:EhasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=2)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic

Testcriticalvalues:1%level5%level10%level表2的單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量檢驗(yàn)類型（c,t,n）ADF值臨界值（a=）結(jié)論ut（c,t,1）平穩(wěn)表2顯示，是I(0)，即是平穩(wěn)的，因此，接受CS1與Y1是協(xié)整的假設(shè)。誤差修正項(xiàng)為：=（CS1-）（四）誤差修正模型的建立以CS1的差分為因變量，以Y1的差分、滯后一期的誤差修正項(xiàng)為自變量建立模型：=+++運(yùn)行結(jié)果：DependentVariable:D(CS1)Method:LeastSquaresDate:09/08/12Time:16:27Sample(adjusted):19611995Includedobservations:35afteradjustmentsCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

CD(Y1)E(-1)R-squared

MeandependentvarAdjustedR-