协整方程

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

哪位大侠好心帮我看看这两个拟合方程哪个更好？怎么看的，不明白哦。。
一：
Dependent Variable: LOG(SJGDP)   
Method: Least Squares   
Date: 09/06/09   Time: 08:26   
Sample: 1978 2007   
Included observations: 30   
   
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
   
LOG(EC) 3.865839 0.368194 10.49947 0.0000
LOG(CAP52) 0.145985 0.087219 1.673774 0.1062
LOG(LAB) -1.289491 0.308059 -4.185856 0.0003
C -17.04452 1.805035 -9.442766 0.0000
   
R-squared 0.994495     Mean dependent var  6.803370
Adjusted R-squared 0.993860     S.D. dependent var  1.430602
S.E. of regression 0.112097     Akaike info criterion  -1.415338
Sum squared resid 0.326709     Schwarz criterion  -1.228512
Log likelihood 25.23007     F-statistic  1565.774
Durbin-Watson stat 0.818328     Prob(F-statistic)  0.000000
   
二：
Dependent Variable: LOG(SJGDP)   
Method: Least Squares   
Date: 09/06/09   Time: 08:26   
Sample: 1978 2007   
Included observations: 30   
   
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
   
LOG(EC) 3.865839 0.368194 10.49947 0.0000
LOG(CAP52) 0.145985 0.087219 1.673774 0.1062
LOG(LAB) -1.289491 0.308059 -4.185856 0.0003
C -17.04452 1.805035 -9.442766 0.0000
   
R-squared 0.994495     Mean dependent var  6.803370
Adjusted R-squared 0.993860     S.D. dependent var  1.430602
S.E. of regression 0.112097     Akaike info criterion  -1.415338
Sum squared resid 0.326709     Schwarz criterion  -1.228512
Log likelihood 25.23007     F-statistic  1565.774
Durbin-Watson stat 0.818328     Prob(F-statistic)  0.000000
    谢谢~~~

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏2 回帖

关键词：协整方程 observations observation coefficient regression Error

不好意思，第二个是
Method: Least Squares                               
Date: 09/06/09   Time: 08:31                               
Sample: 1978 2007                               
Included observations: 30                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
LOG(EC)        2.144741        0.225791        9.498789        0.0000
LOG(CAP52)        0.082104        0.053486        1.535059        0.1368
LOG(LAB)        -0.219871        0.188914        -1.163867        0.2550
C        -10.36728        1.106919        -9.365891        0.0000
                               
R-squared        0.994483            Mean dependent var                6.062559
Adjusted R-squared        0.993847            S.D. dependent var                0.876323
S.E. of regression        0.068742            Akaike info criterion                -2.393337
Sum squared resid        0.122863            Schwarz criterion                -2.206511
Log likelihood        39.90005            F-statistic                1562.263
Durbin-Watson stat        0.494105            Prob(F-statistic)                0.000000

好像是第1个好一些，因为它的F、 t 检验值比较好。

这是协整方程吗？

第一个好点，第二个方程中只有一个变量的系数显著，即log(EC），而第一个方程中有两个变量的系数显著，即1和3变量。从DW值情况来看，第一个方程也略好，但也是存在很强的自相关的，这个值越接近2，模型越合理 。其他如R方、F值等你方程模拟结果没什么问题。

谢谢版主们~~   关于自相关还需要做处理么~？  我把模型中的变量取对数了，以后的格兰杰因果检验还有误差修正模型用的也都是用对数数据来做而不用原数据了是么~？ 那我这个方程还算合理吧？~~

既然第二个变量不显著，则需要删掉重新回归，即只用1和3变量对因变量进行回归。通常回归结果会更好些！如果你的D-W值接近2，且自变量系数均显著的话（看t值后面的那个Ｐ概率值，小于０.００１说明非常显著，小于０.０５说明很显著，如果小于０.１则说明还“凑合”，勉强通过），那你的方程就没问题了。如果DW值无论如何也无法接近2，1.5以上也还是说得过去的，呵呵！有时候样本量太小，不能要求太高！
我要提醒楼主一点，多变量的协整检验最好用Ｊohanson协整检验，不要用E-G两步法，误判的概率会很大。
后续误差修正模型以及格兰杰全部用协整检验时取过对数后的变量值，原值不能用！

谢谢版主的慷慨解释~~   只是我研究的的这个问题有一般模型，变量也是给定的是不能删减的，这样的话我是不是可以视为这个方程算过得去·？~~

还有Ｊohanson协整检验的结果如下：
再烦请帮我看下协整检验怎样？
Date: 09/06/09   Time: 09:07                               
Sample (adjusted): 1981 2007                               
Included observations: 27 after adjustments                               
Trend assumption: Linear deterministic trend                               
Series: LOG(GDP) LOG(EC) LOG(CAP52) LOG(LAB)                                
Lags interval (in first differences): 1 to 2                               
                               
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)                               
                               
Hypothesized                Trace        0.05       
No. of CE(s)        Eigenvalue        Statistic        Critical Value        Prob.**
                               
None *         0.723532         68.72567         47.85613         0.0002
At most 1 *         0.575960         34.01288         29.79707         0.0154
At most 2         0.307863         10.84886         15.49471         0.2209
At most 3         0.033272         0.913630         3.841466         0.3392
                               
Trace test indicates 2 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 *         0.723532         34.71279         27.58434         0.0051
At most 1 *         0.575960         23.16401         21.13162         0.0255
At most 2         0.307863         9.935231         14.26460         0.2162
At most 3         0.033272         0.913630         3.841466         0.3392
                               
Max-eigenvalue test indicates 2 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 Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):                                
                               
LOG(GDP)        LOG(EC)        LOG(CAP52)        LOG(LAB)       
14.96765        -42.87393        -0.690628         21.07032       
-4.175311         23.59161        -3.751365        -9.884005       
-16.57839         32.11642         1.148730         8.321750       
1.684215         18.25115        -5.693293         4.975841       
                               
                               
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):                                
                               
D(LOG(GDP))         0.006751        -0.008795        -0.002190         0.002928
D(LOG(EC))         0.006863        -0.013109        -0.003167        -0.000685
D(LOG(CAP52))         0.023531         0.007148        -0.003535         0.001187
D(LOG(LAB))        -0.009158         0.000839        -0.020280        -0.000548
                               
                               
1 Cointegrating Equation(s):                 Log likelihood         261.7054       
                               
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)                               
LOG(GDP)        LOG(EC)        LOG(CAP52)        LOG(LAB)       
1.000000        -2.864440        -0.046141         1.407724       
         (0.28123)         (0.06884)         (0.23197)       
                               
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)                               
D(LOG(GDP))         0.101040                       
         (0.07483)                       
D(LOG(EC))         0.102728                       
         (0.06917)                       
D(LOG(CAP52))         0.352200                       
         (0.07106)                       
D(LOG(LAB))        -0.137075                       
         (0.13477)                       
                               
                               
2 Cointegrating Equation(s):                 Log likelihood         273.2874       
                               
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)                               
LOG(GDP)        LOG(EC)        LOG(CAP52)        LOG(LAB)       
1.000000         0.000000        -1.017403         0.421121       
                 (0.12779)         (1.19022)       
0.000000         1.000000        -0.339076        -0.344432       
                 (0.04230)         (0.39400)       
                               
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)                               
D(LOG(GDP))         0.137761        -0.496908               
         (0.07026)         (0.22126)               
D(LOG(EC))         0.157461        -0.603515               
         (0.05211)         (0.16412)               
D(LOG(CAP52))         0.322355        -0.840222               
         (0.06868)         (0.21630)               
D(LOG(LAB))        -0.140579         0.412442               
         (0.13988)         (0.44051)               
                               
                               
3 Cointegrating Equation(s):                 Log likelihood         278.2550       
                               
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)                               
LOG(GDP)        LOG(EC)        LOG(CAP52)        LOG(LAB)       
1.000000         0.000000         0.000000        -5.134476       
                         (1.04222)       
0.000000         1.000000         0.000000        -2.195976       
                         (0.36190)       
0.000000         0.000000         1.000000        -5.460565       
                         (1.34563)       
                               
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)                               
D(LOG(GDP))         0.174066        -0.567240         0.025815       
         (0.10203)         (0.26283)         (0.01789)       
D(LOG(EC))         0.209969        -0.705237         0.040798       
         (0.07418)         (0.19108)         (0.01300)       
D(LOG(CAP52))         0.380960        -0.953755        -0.047127       
         (0.09853)         (0.25381)         (0.01727)       
D(LOG(LAB))         0.195637        -0.238891        -0.020120       
         (0.17131)         (0.44129)         (0.03003)

看完这个帖子，你就明白了。
http://www.pinggu.org/bbs/thread-540557-1-1.html

8# nlm0402



这个帖子我看过，可不可以请版主劳累解释下第二和第三个方程为什么不能用呢~？
该怎么解释呢？~


谢谢~~

9# gxj86868

我也不是很清楚，应该是系数为零，没有什么意义吧。