既然已经验证两者的协整关系,后面可以
1. 直接说明二者之间的长期均衡关系,协整方程回归系数的实际意义是Yt对Xt的弹性系数,xt每增加1%,yt就增加“弹性系数”%,在数量关系上说明二者的依赖关系。
2. 短期内很可能是不均衡,你可以用误差修正模型进行描述。比如:Δyt=αΔxt+βet+ut,et是误差修正项,ut是随机误差项(白噪声)。主要看前两个系数的正负和大小,从而解释短息波动。
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楼主: colorfulhy
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[其他] 协整分析有用吗 |
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最佳答案既然已经验证两者的协整关系,后面可以
1. 直接说明二者之间的长期均衡关系,协整方程回归系数的实际意义是Yt对Xt的弹性系数,xt每增加1%,yt就增加“弹性系数”%,在数量关系上说明二者的依赖关系。
2. 短期内很可能是不均衡,你可以用误差修正模型进行描述。比如:Δyt=αΔxt+βet+ut,et是误差修正项,ut是随机误差项(白噪声)。主要看前两个系数的正负和大小,从而解释短息波动。
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情谊千斤不及胸脯四两···
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