怎么看协整关系

原假设	迹统计量（P值）	5%临界值	极大似然统计值（P值)	5%临界值
none	65.39489 （0.0000）	29.79707	44.14976 （0.0000）	21.13162
At most1	27.24522 （0.0061）	15.49471	19.38988 （0.0000）	14.2646
At most2	1.855341 （0.1732）	3.841466	1.855342 （0.1732）	3.841466

1 Cointegrating Equation(s):		Log likelihood	51.87276	[size=9.0000pt]
[size=9.0000pt]	[size=9.0000pt]	[size=9.0000pt]	[size=9.0000pt]	[size=9.0000pt]
[size=9.0000pt]	[size=9.0000pt]	[size=9.0000pt]	[size=9.0000pt]	[size=9.0000pt]
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
LGY	LGX1	LGX2
1.000000	-0.357614	-0.178515
	(0.08812)	(0.32744)

这个怎么看协整关系啊

当分析的时间序列非平稳时，常用的方法就是进行差分处理，当然也可以进行协整分析，即检验这几个非平稳变量的线性组合是否为平稳序列，如果非平稳序列的线性组合为平稳序列，则认为这些变量之间存在长期均衡关系。协整检验一般有这样几种方法：迹检验、最大特征根检验以及极大似然统计量检验等等，相对来说对迹检验方法比较了解，简单分享一下。迹检验原假设：有c个协整关系；备择假设：有m个协整关系，其中m>=c+1。对于上例中，none表示原假设不存在协整关系，对应的备择假设为至少存在一个协整关系，文中p值远小于临界值，因此拒绝原假设，即至少存在一个协整关系。文中at most1表示原假设最多有一个协整关系，对应备择假设至少有两个，文中p值显示依然拒绝原假设，即至少存在两个协整关系，以此类推，at most 2表示原假设最多有两个协整关系，备择假设至少有三个，此时p值大于临界值，没有拒绝原假设，即最多有两个协整关系。本文两种检验方法得出相同的结论，因此使结果更具说服力。此外需说明的是，如果单位根检验得出某些序列是非平稳的，而协整检验却得到所有序列是平稳的，那么出现这种矛盾很有可能是因为样本过小，协整检验功效较弱造成的。当然不要求很严谨的话，此问题也可不考虑。

应该是存在一个协整关系

crystal8832 发表于 2015-3-23 23:02
应该是存在一个协整关系

这个怎么看啊 能不能详细解释一下啊 因为正在做论文 自己不明白 答辩的时候就不好答了