协整检验中调整系数的显著性在哪里看？

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呵呵，好像调整系数后面只有标准误差啊，没有显著性好看啊，

但许多文献里都标记了显著性，不知道哪里看，呵呵。

[此贴子已经被作者于2005-8-12 22:07:55编辑过]

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关键词：协整检验 标准误差 不知道 标准误 检验 调整 系数

同问 同问……
如果是多变量的情况下 ，怎么像回归一样找出最佳方程啊？

Date: 02/11/10   Time: 12:45                               
Sample (adjusted): 1987 2007                               
Included observations: 21 after adjustments                               
Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted)                               
Series: LNEC LNGDP                                
Lags interval (in first differences): 1 to 1                               
                               
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)                               
                               
Hypothesized                Trace        0.05       
No. of CE(s)        Eigenvalue        Statistic        Critical Value        Prob.**
                               
None *         0.514980         27.66716         25.87211         0.0296
At most 1         0.447841         12.47229         12.51798         0.0509
                               
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level                               
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level                               
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values                               
                               
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)                               
                               
Hypothesized                Max-Eigen        0.05       
No. of CE(s)        Eigenvalue        Statistic        Critical Value        Prob.**
                               
None         0.514980         15.19487         19.38704         0.1833
At most 1         0.447841         12.47229         12.51798         0.0509
                               
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level                               
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level                               
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values                               
                               
Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):                                
                               
LNEC        LNGDP        @TREND(86)               
-10.18962         28.41568        -2.229631               
-11.35038        -15.15115         1.955464               
                               
                               
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):                                
                               
D(LNEC)        -0.001812         0.020087               
D(LNGDP)        -0.016591         0.003142               
                               
                               
1 Cointegrating Equation(s):                 Log likelihood         101.0996       
                               
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)                               
LNEC        LNGDP        @TREND(86)               
1.000000        -2.788690         0.218814               
         (0.76982)         (0.07164)               
                               
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)                               
D(LNEC)         0.018466                       
         (0.07431)                       
D(LNGDP)         0.169051                       
         (0.04145)

也请高手帮我分析一下。

不是很懂呃 关注下解答 帮你顶一下吧

同问！帮忙顶上去。

1# shamoye
t=coefficients/standard error,但只在平稳时才是t分布.

看trace statistic 在at most 1 的情况下是小与 0.05 critical value 的,说明有一个方程.
然后看下面的 1 Cointegrating Equation(s):
LNEC        LNGDP        @TREND(86)               
1.000000        -2.788690         0.218814        

即是系数.
方程为 LNEC=2.78869LNGDP+0.218814t

显著性是上面的prob, 不过话说回来这个0.5都可以用.不是必须小于0.05.....至今没懂为啥.望达人解答

he2003zz 发表于 2010-2-26 03:58
看trace statistic 在at most 1 的情况下是小与 0.05 critical value 的,说明有一个方程.
然后看下面的 1  ...

无法拒绝原假设，所以有一个协整关系。
如果拒绝原假设的话，意思是有两个协整关系。

liming_xue 发表于 2010-2-11 12:47
Date: 02/11/10   Time: 12:45                               
Sample (adjusted): 1987 2007                               
Included observations: 21 after  ...

不知道你说的显著性是不是看调整系数。如果该调整调整系数值为负，说明偏离非均衡误差将会得到修正；如果该调整系数值为正，说明非均衡误差不仅得不到修正，而且误差会更大。计算的调整系数多个估计值中至少有一个负值，如果全为正值，说明该协整关系无效。