eviews单位根检验不平稳怎么办

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在使用 EViews 进行时间序列分析时，如果单位根检验（如 ADF、PP 或 KPSS 检验）表明数据序列不平稳，可能会导致模型估计结果无效或者伪回归问题。时间序列分析的前提通常是数据序列是平稳的，因此不平稳问题需要尽快处理。
以下是详细的分析和解决方案：
**一、单位根检验表明序列不平稳的含义**
1. **原假设和结果解释**
    ADF（Augmented DickeyFuller）检验和 PP（PhillipsPerron）检验：
      原假设（H）：序列存在单位根（即不平稳）。
      如果 p 值较大（通常 > 0.05），无法拒绝序列不平稳的假设。
    KPSS（KwiatkowskiPhillipsSchmidtShin）检验：
      原假设（H）：序列是平稳的。
      如果 p 值较小（通常 < 0.05），拒绝序列平稳的假设。
2. **不平稳类型**
    如果单位根检验表明序列不平稳，可能是以下几种情况：
      **随机游走型不平稳**：序列具有单位根，均值和方差非平稳。
      **趋势型不平稳**：序列的均值随时间变化，但差分后可能平稳。
**二、处理不平稳的解决方法**
**1. 一阶差分（差分平稳化）**
    **核心思想**：对序列进行一次差分以消除单位根。这是最常用的方法之一。
    **适用场景**：适用于随机游走型不平稳。
    **操作步骤（EViews）**：
1. 在 EViews 中对变量 `Y` 进行一阶差分：
        ```plaintext
        dY = d(Y)
        ```
        或者直接在命令窗口输入：
        ```plaintext
        series dY = d(Y)
        ```
2. 对差分后的序列 `dY` 再次进行单位根检验，检查是否平稳。
    **注意事项**：
      如果一阶差分后仍不平稳，可以尝试两阶差分（`d(d(Y))`）。
      差分次数通常不宜过多（通常 12 次），否则可能丢失太多信息。
**2. 滤除趋势（去趋势处理）**
    **核心思想**：通过去除时间序列中的趋势项，使序列平稳。
    **适用场景**：适用于趋势型不平稳。
    **操作步骤（EViews）**：
1. 对序列进行回归，提取残差作为去趋势后的序列：
        ```plaintext
        ls Y c @trend
        ```
        其中：
         `Y` 是原始序列。
         `@trend` 表示时间趋势。
2. 保存回归残差：
        ```plaintext
        series detrended_Y = resid
        ```
3. 对 `detrended_Y` 再次进行单位根检验，检查是否平稳。
**3. 对数变换（Log Transformation）**
    **核心思想**：通过对时间序列取自然对数，减小序列波动幅度。
    **适用场景**：适合数据具有较大波动或呈指数增长的情况。
    **操作步骤（EViews）**：
1. 对变量 `Y` 进行对数变换：
        ```plaintext
        series lnY = log(Y)
        ```
2. 对 `lnY` 进行单位根检验，或者进一步差分处理。
**4. 结构突变检验与调整**
    **核心思想**：时间序列可能因政策变化、经济事件等出现结构突变，导致单位根检验结果偏误。
    **适用场景**：怀疑不平稳是由突变引起的。
    **操作步骤**：
1. 绘制时间序列图，观察是否存在明显的结构变化。
2. 使用结构突变检验（如 ZivotAndrews 检验）：
         在 EViews 中可以通过添加突变点虚拟变量（dummy variables）处理。
3. 根据突变点分段处理数据，或者调整模型结构。
**5. BoxCox 变换**
    **核心思想**：通过 BoxCox 变换减少序列的非平稳性。
    **适用场景**：序列波动幅度较大且取值范围较广。
    **操作步骤（EViews）**：
      使用公式：
       ```plaintext
       Y_transformed = (Y^λ  
1) / λ  （λ ≠ 0）
       ```
       如果 λ=0，则取对数变换。
      在 EViews 中需要编写公式或使用 Excel 等工具辅助完成。
**三、下一步处理：平稳化后的分析**
处理序列不平稳后，后续分析步骤可能包括：
**1. 确认平稳性**
    在完成差分或其他变换后，对新序列再次进行单位根检验，确保其平稳。
    如果仍不平稳，可能需要进一步处理（如高阶差分）。
**2. 使用适应不平稳数据的模型**
    如果某些情况无法完全平稳化，可以考虑使用对非平稳序列更为鲁棒的模型，例如：
      **协整分析**：如果序列间存在长期平衡关系（协整），可以使用协整模型（如 Johansen 检验）。
      **误差修正模型（ECM）**：结合协整关系，用于非平稳序列的动态调整分析。
    示例（EViews 中的协整分析）：
1. 在菜单中选择 `Quick > Group Statistics > Cointegration Test`。
2. 检验协整关系后，构建误差修正模型。
**3. 使用差分后的序列建模**
    差分后的平稳序列可以作为变量输入回归模型或时间序列模型（ARIMA 等）。
    示例（EViews 中的 ARIMA 模型）：
     ```plaintext
     Quick > Estimate Equation > ARIMA(p, d, q)
     ```
     其中 `p` 为自回归阶数，`d` 为差分次数，`q` 为移动平均项阶数。
**4. 通过 VAR 模型处理非平稳序列**
    对于多变量时间序列，如果变量均存在单位根，但具有协整关系，可以使用向量自回归（VAR）模型或向量误差修正模型（VECM）。

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