[求助]关于协整

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大侠们好：

  最近在做论文时，想分析两个变量之间是否存在长期的稳定关系，但是并不关心它们的具体量化关系式。所以分析两个变量的平稳性，发现他们都是一级协整序列，就是都是I（1），然后对他们进行协整分析，得出回归方程，回归方程的R2不是很大，但是残差序列经过平稳经验后，证明是平稳的，现在不知道能否说它们存在长期的稳定关系?

   请达人们帮我解答一下吧 谢谢！

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关键词：回归方程 协整分析 残差序列 不知道 平稳性 论文

嘿嘿

残差是几阶单整？ 只有在比变量的单整性质更低阶的时候才能说明参与估计方程的变量之间的协整性质。

R^2 跟这个协整没啥关系吧。协整指的是长期的稳定关系，而R^2指的是拟合优度，是估计方程中对样本序列的拟合程度。

即便拟合优度再低，应该也不能说明他们之间没有长期稳定关系吧

但是，说实话  既然你的这个拟合效果不是很好，我想你有必要重新构建一下模型（改变模型形式）然后再利用两步法去判断协整关系。

[此贴子已经被作者于2008-6-2 22:11:49编辑过]

补充2楼

R平方在协整方程参考意义不大，可以不予理会

再问：

1、楼主残差是原序列平稳吗？

2、您采用什么方法检验残差序列平稳性？

多谢楼上两位仁兄，我的残差序列是I（0）单整，用的ADF检验，那么说我那个可以认为他们是有长期稳定关系喽？

对了 再问一下 如果改变模型形式 怎么改变 需要改变什么 我做协整OLS回归时用的是最简单的线性回归

嘿嘿     模型有线性  双对数  倒数  对数—线性  线性—对数  罗吉斯蒂  龚伯兹  多项式 等形式   可以试着一个一个试算  总会找到一个统计性质最优的

以下是引用jerry3791542在2008-6-3 9:59:00的发言：

多谢楼上两位仁兄，我的残差序列是I（0）单整，用的ADF检验，那么说我那个可以认为他们是有长期稳定关系喽？

还不够详细，检验残差平稳性时选择是无常数无趋势，您是这样检验的吗？

另外ADF检验时要注意，不能采用ADF的临界值判断，这是很多人搞错，不了解协整的关键，必须重新计算临界值的，具体参见Mackinnon（1991、1996），尤其是1991年那篇，有对应的公式和临界值，需要手工计算，Eviews没有输出值。
文献:
MacKinnon, James G. Critical Values for Cointegration Tests[A], Chapter 13 in R. F. Engle and C.W. J. Granger (eds.), Long-run Economic Relationships: Readings in Cointegration [M], Oxford: Oxford University Press,1991.

MacKinnon, James G. Numerical Distribution Functions for Unit Root and Cointegration Tests [J]. Journal of Applied Econometrics, 1996(11):601-618.

以下是引用永恒的凤凰木在2008-6-3 12:58:00的发言：
以下是引用jerry3791542在2008-6-3 9:59:00的发言：

多谢楼上两位仁兄，我的残差序列是I（0）单整，用的ADF检验，那么说我那个可以认为他们是有长期稳定关系喽？

还不够详细，检验残差平稳性时选择是无常数无趋势，您是这样检验的吗？

另外ADF检验时要注意，不能采用ADF的临界值判断，这是很多人搞错，不了解协整的关键，必须重新计算临界值的，具体参见Mackinnon（1991、1996），尤其是1991年那篇，有对应的公式和临界值，需要手工计算，Eviews没有输出值。
文献:
MacKinnon, James G. Critical Values for Cointegration Tests[A], Chapter 13 in R. F. Engle and C.W. J. Granger (eds.), Long-run Economic Relationships: Readings in Cointegration [M], Oxford: Oxford University Press,1991.

MacKinnon, James G. Numerical Distribution Functions for Unit Root and Cointegration Tests [J]. Journal of Applied Econometrics, 1996(11):601-618.

残差平稳性自然是选择无常数  无趋势。估计楼主应该很清楚。

不过，至于不能采用ADF临界值的说法 我想未必妥当吧

根据假设检验的原则  就是构造一个分布形式   去考察原假设和备择假设

而对于同一个原假设，可以有不同的分布形式，比如ADF检验中采取的t分布形式，则自然要根据该t分布构照形式去确定临界值。当然也可以去构照其他形式的分布，比如Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、
lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square 统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量、Hadri Z 统计量等等

，同时，根据相应的分布形式去确定临界值。

所以，我认为，您所说的重新手工计算其临界值完全没有必要。

请楼主给一份该文的电子版 fanqmn@yahoo.com.cn  多谢

[此贴子已经被作者于2008-6-3 14:43:34编辑过]