利用eviews进行协整分析

Eviews之协整分析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】AugmentedDickey-FullerTest（ADF）检验考虑模型（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δ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。第二步：给定δ=0，在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数β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δ=0。如果参数δ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δ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δ=0，在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数δ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：估计模型（1）。在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数δ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“UnitRootTest”，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：Trendandintercept，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tδ值大于附表6（含有常数项和时间趋势）中0.01~0.10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1。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“UnitRootTest”，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：1stdifference一阶差分，左下方选：intercept，含有截距项，右边最大滞后期：2，点击OK，就得到对于一阶差分序列D（CS）的单位根检验1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I（1）。一般，一个序列经过d次差分后变成平稳序列，责称原序列d阶单整序列。Eviews之协整分析2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：△2CStC△CSt-1△2CStCt△CSt-1△2CSt为二阶差分，在两种情况下，tδ值都小于附表6中0.01~0.10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△CSt~I（0），因而CSt~I（1）。二阶差分命令：CS2=d(CS，2)CS是序列名称。（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SCt。做两个回归（SCtCSCt-1），（△2SCtC△SCt-1）。对于yt，做两个回归（ytCyt-1），（△2ytC△yt-1）。判断SCt和yt都是非平稳的，而△SCt和△yt是平稳的，即SCt~I（1），yt~I（1）。第二步：进行协整回归用OLS法做回归：（SCtCyt），并变换参差为et。第三步：检验et的平稳性用OLS法做回归：（△etCet-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，tδ值大于临界值，因而接受et非平稳的原假设，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tδ值与临界值大致相当，因而可以预期，若a=0.11，则tδ值小于临界值，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0.010.050.100.010.050.100.010.050.1025-4.37-3.59-3.22-4.92-4.10-3.71-5.43-4.56-4.1550-4.12-3.46-3.13-4.59-3.92-3.58-5.02-4.32-3.89100-4.01-3.39-3.09-4.44-3.83-3.51-4.83-4.21-3.89∞-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=b0+b1xt+ut得到协整的一致估计量（1，-b0-b1），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+∑βi△yt-i+∑φj△yt-j+λet-1+vt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）估计误差修正模型Eviews之协整分析3用OLS法（△SCt-1c△ytet-1）估计误差修正模型△SCt=5951.557+0.284△yt-0.200et-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CS个人收入Y价格指数P实际消费CS1实际收入Y11960107808117179.20.783142137660.91496271961115147127598.90.791684145445.71611741962120050135007.10.801758149733.5168388.81963126115142128.30.828688152186.31715101964137192159648.70.847185161938.7188446.11965147707172755.90.885828166744.6195021.91966157687182365.50.916505172052.5198979.319671675281956110.934232179321.6209381.61968179025204470.40.941193190210.721724619691900892226370.96963196042.8229610.31970206813246819120681324681919712172122692481.033727210125.1260463.419722323122972661.068064217507.6278322.31973250057335521.71.228156203603.6273191.41974251650310231.11.517795165799.7204395.91975266884327521.31.701147156884.7192529.71976281066350427.41.929906145637.1181577.419772939282667302.159872136085.8123493.41978310640390188.52.436364127501.51601521979318817406857.22.838453112320.7143337.71980319341401942.83.4590392320.971162011981325851419669.14.08184479829.36102813.61982338507421715.65.11416966190.0382460.241983339425417030.36.06783555938.468728.021984245194434695.77.13060234386.1660961.991985358671456576.28.43528542520.3254126.941986361026439654.110.3008135048.3142681.511987365473438453.511.919530661.7736784.551988378488476344.713.6144827800.434988.091989394942492334.415.5928525328.431574.371990403194495939.218.5953921682.4726670.01Eviews之协整分析4199141245851317322.0911618670.7323229.791992420028502520.125.4012216535.7419783.311993420585523066.128.8834614561.4518109.541994426893520727.532.0038513338.816270.781995433723518406.934.9808512398.8714819.73（一）将消费（CS）和收入（Y）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（Y1），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进行单位根检验，其结果见下表。运行结果：CS1:level，Trendandintercept，右边最大滞后期：2NullHypothesis:CS1hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:1(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=2)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-2.1937570.4777Testcriticalvalues:1%level-4.2528795%level-3.54849010%level-3.207094D(CS1):在CS中，1stdifference，intercept，2NullHypothesis:D(CS1)hasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=2)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.1938810.0291Testcriticalvalues:1%level-3.6394075%level-2.95112510%level-2.614300同理，求出y1和D(Y1)表1中国居民实际持久收入与实际消费的单位根检验结果变量检验类型ADF值临界值结论Eviews之协整分析5（c,t,n）（a=0.05）CS1(c,t,1)-2.1938-3.5485非平稳d(CS1）(c,0,1)-3.1939-2.9511平稳Y1(c,t,1)-2.2642-3.5443非平稳d(Y1）(c,0,1)-5.0931-2.9511平稳注：（c,t,n）分别表示在ADF检验中是否有常数项、时间趋势、滞后阶数。其中，滞后阶数根据AIC、SC准则确定。分析表1可知，CS1、Y1