有关于时序协整分析

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小弟对一组数据做时间序列分析（两个变量，一个做自变量，一个做因变量），OLS回归得出的结果是不显著，但是我对残差序列画ACF图，得到的pattern貌似是平稳的，那么着两个变量到底存不存在协整关系呢？。。小弟是计量新手，希望能得到大家的帮助！！。。谢谢。。。。

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关键词：协整分析 Pattern 时间序列分析 ACF图 时间序列 因变量 自变量

你这里使用的是EG两步法进行协整分析。
我不知道你这两个时序是否是平稳时序。如果说两个是平稳时序，则这里使用协整就没有意义了，一般回归就是问题的解决途径。
协整分析主要针对的是非平稳序列，通过ADF检验分析是否非平稳。做协整前两个非平稳序列必须是同阶单整，例如两个序列经过1次差分以后平稳了。
两个非平稳序列进行回归以后，得到的残差序列进行单位根检验，分析是否平稳，如果平稳表明存在协整关系。
假设上面各步都正确，回归的结果不显著，残差又表现出平稳性，一个可能就是数据量比较小，结果不可靠。另外的话，要看理论假设的情况如何。
总之，以上只是列出了常见的问题，你给出的信息量比较少，只能猜测，无法准确判断。

帮顶

parazhu 发表于 2013-2-20 10:49
你这里使用的是EG两步法进行协整分析。
我不知道你这两个时序是否是平稳时序。如果说两个是平稳时序，则这 ...

首先谢谢你的热心帮助！。。我后来用Eviews做了单位根检验，结果表明两个时序变量都是非平稳的。。。但是奇怪的是，单画ACF相关图的话，觉得两变量都是平稳的。。

另外我想问问，如果观测太少（两变量各只有10个obs），这样做时序或协整或回归是不是没啥意义？。。。即得出的model都是没用的？。。。

parazhu 发表于 2013-2-20 10:49
你这里使用的是EG两步法进行协整分析。
我不知道你这两个时序是否是平稳时序。如果说两个是平稳时序，则这 ...

还想请教你一点：在R里面怎么做ADF检验？或者单位根检验？。。谢谢啦！。。

10个数据，这个数据量太少了，做出来的模型经济意义就难说了。

在R中，pkg有urca中的ur.df()和tseries中的adf.test()都可以做ADF检验。例：
X是正态分布数，平稳序列；Y是简单随机游走，非平稳序列。
> x=rnorm(1000)
> y=cumsum(x)
用ur.df()做单位根检验
> d1=summary(ur.df(x,type="none"))
> d2=summary(ur.df(y,type="none"))
> d1

###############################################
# Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #
###############################################

Test regression none


Call:
lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 - 1 + z.diff.lag)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-2.62180 -0.68819  0.01675  0.70289  2.98108

Coefficients:
           Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
z.lag.1    -0.98292    0.04498 -21.852   <2e-16 ***
z.diff.lag -0.02544    0.03167  -0.803    0.422   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.9745 on 996 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5046,        Adjusted R-squared: 0.5036
F-statistic: 507.3 on 2 and 996 DF,  p-value: < 2.2e-16


Value of test-statistic is: -21.8519
Critical values for test statistics:
      1pct  5pct 10pct
tau1 -2.58 -1.95 -1.62

> d2

###############################################
# Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #
###############################################

Test regression none


Call:
lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 - 1 + z.diff.lag)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-2.63884 -0.68542 -0.01051  0.68787  2.96008

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
z.lag.1    -0.001311   0.001668  -0.786    0.432
z.diff.lag -0.007894   0.031686  -0.249    0.803

Residual standard error: 0.9745 on 996 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.0006937,        Adjusted R-squared: -0.001313
F-statistic: 0.3457 on 2 and 996 DF,  p-value: 0.7078


Value of test-statistic is: -0.7862
Critical values for test statistics:
      1pct  5pct 10pct
tau1 -2.58 -1.95 -1.62

parazhu 发表于 2013-2-20 22:22
10个数据，这个数据量太少了，做出来的模型经济意义就难说了。

在R中，pkg有urca中的ur.df()和tseries中 ...

非常感谢！。。

parazhu 发表于 2013-2-20 22:22
10个数据，这个数据量太少了，做出来的模型经济意义就难说了。

在R中，pkg有urca中的ur.df()和tseries中 ...

不好意思又要麻烦你。。我拿具体数据来做，结果又出问题了。。

以下是我收集的GDP数据（1978年~2011年）：

[1]   3645.217   4062.579   4545.624   4891.561   5323.351   5962.652
[7]   7208.052   9016.037  10275.179  12058.615  15042.823  16992.319
[13]  18667.822  21781.499  26923.476  35333.925  48197.856  60793.729
[19]  71176.592  78973.035  84402.280  89677.055  99214.554 109655.171
[25] 120332.689 135822.756 159878.338 184937.369 216314.426 265810.306
[31] 314045.427 340902.813 401512.795 471563.693

用：adf.test(GDP,k = 1) ， 输出p-value = 0.99，同样是一阶滞后，用：summary(ur.df(GDP,type = 'trend'))输出的p值竟然为2.091e-13！那么我的原序列GDP究竟是平稳还是非平稳啊？？。。

另外，关于滞后结束的选择：是不是只有ur.df()函数才能进行AIC准则判别？我看参数有一个type、 selectlags和lags，是不是可以利用AIC准则最小来逐个试？。。但我是出来好像与事实不符啊，按理来说，GDP应该是一阶单整或最多二阶单整。。。。我也用diff()函数试过了，貌似与事实不符。。急死人了。。能麻烦你帮我简单分析一下吗？不胜感激！！。。。

parazhu 发表于 2013-2-20 22:22
10个数据，这个数据量太少了，做出来的模型经济意义就难说了。

在R中，pkg有urca中的ur.df()和tseries中 ...

我好像也遇到过这个帖子说的问题：https://bbs.pinggu.org/thread-990380-1-1.html

我用ur.df()函数时，那个type参数，有三个选择，我应该怎么选取？是不是跟那个帖子的回复所说：三种选择只要有一个平稳就平稳，三者全部不平稳才算不平稳？最后我试了一下，分别用：

summary(ur.df(GDP,type = 'none'))、summary(ur.df(GDP,type = 'trend'))、summary(ur.df(GDP,type = 'drift'))，结果三个p值都极小，即拒绝零假设，认为GDP是平稳的，这明显与事实不符啊！！？吊诡的是：
用 adf.test(GDP,k = 1) 或adf.test(GDP)输出的p值都极高，即接受零假设。。这是什么回事？。。。

parazhu 发表于 2013-2-20 22:22
10个数据，这个数据量太少了，做出来的模型经济意义就难说了。

在R中，pkg有urca中的ur.df()和tseries中 ...

又或者是我还没取对数？。。。还是要经过GDP平减？。。