关于协整方程中一系列问题，麻烦请各位达人解答

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小弟在计量分析时，采用两个变量。因此用EG检验，因此先构建了简单的回归方程，发现T统计量都通过了1%，R-square也不错，

但是存在严重的自相关。看残差图也能看出来。我用的是时间序列，因此不能用DW值来看自相关问题，是吗？那怎么检验？

于是我换了一个方程，加进了随即干扰项的自回归项，Y=aX+[ar(1),ar(2)]，发现性质也很优良，但是就是不知道序列相关怎么检验啊

还有，用EG检验协整，构筑的方程就是协整方程吗？就是这个吗？Y=aX+[ar(1),ar(2)]，我看过一篇文章，确实有个马尔科夫一阶回归。

但是他用的也是时间序列，却用DW值来检验序列相关问题。

谢谢高人回答我的问题。谢谢

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关键词：协整方程 Square 自相关问题 时间序列 序列相关 方程 解答 麻烦

有人帮忙吗？

1、贴出你的回帖结果

2、DW只能检验一阶，高阶要用BG检验

3、残差项是否平稳

对残差项做平稳性检验

残差是平稳的啊

Y=aX+[ar(1),ar(2)]，这种协整方程形式是正确吗？

相关性究竟怎么检验啊？

顶自己一下

其实你可以这样解决这个问题：

1、你构建的方程如果估计值的符号、T统计量都合理，但是就是存在序列相关，你可以加入解释变量和被解释变量的滞后项来解决自相关问题，然后把相同变量的系数进行整理，即相同变量，不同滞后期的系数相加得到最终的协整方程。

2、如果按照你的方法解决自相关问题，你可以这样检验是否还存在自相关问题，即在你建立的估计方程窗口，点击View——Residual Tests——serial Corelation LM Test即可，如果接受原假设就意味着不存在序列相关。

仅供参考！

楼上的基本上说的很对，就是做个修改序列相关模型，检验可以用LM检验和lb检验