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协整检验的程序是：对具有同阶单整的两个变量进行回归，对回归残差进行平稳性检验，若平稳则协整。

我的问题是：对回归方程是否需要进行相应的检验，比如对残差项进行序列相关性检验，如果存在序列相关性，则采取措施在消除序列相关性后，这时的回归模型产生的残差序列，用于协整检验的残差平稳性检验。

是这样吗？还是说不用对回归模型本身进行检验，回归后直接对其残差进行平稳性检验？

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关键词：序列相关性 平稳性检验 相关性检验 序列相关 回归模型 相关性 程序 模型

后者，直接对残差作平稳性检验！这个问题问得不好：一来书上可以找到答案的！二来自己稍微分析一下也可以得到结果，这样就告诉你答案了，很可能会导致你连平稳性的概念都还没清楚————试问，平稳性有要求必须无自相关吗？如果没有要求，那修正自相关干什么啊！

首先感谢“随机过程”对我的问题的回答。事实上，我的问题并非空穴来风，也是有原因的：李子奈、潘文卿两位老师编著的由高等教育出版社出版的《计量经济学》（第二版）第359页进行协整的EG两步法检验时说：

“第二步，检验e_t的单整性。如果e_t为稳定序列，则认为变量Y_t,X_t为（1，1）阶协整；如果e_t为1阶单整，则认为变量Y_t,X_t为（2，1）阶协整”——————这是不是说残差是非平稳的（即“e_t为1阶单整”），两个变量也可以是协整的（为（2，1）阶协整）？

在该教材第365页举的例题中，说：

“（2）协整检验

首先，建立lnC与lnGDP的回归模型

lnC_t=1.065+0.768lnGDP_t

(8.82) (46.99)

R²=0.991, D.W.=0.505

发现残差项有较强的一阶自相关性。考虑加入适当的滞后项，得lnC与lnGDP的分布滞后模型

lnC_t=0.495+1.029lnGDP_t+0.600lnC_t-1-0.733lnGDP_t-1 （9.3.18）

(2.85 ) (5.01 ) (4.22) (-3.53 )

R²=0.994, D.W.=1.45, LM(1)=1.73, LM(2)=1.87

自相关性消除，因此可初步认为是lnClnGDP的长期稳定关系。残差项的稳定性检验：

Δe_t=-0.75e_t-1

(-3.29)

R²=0.3497, D.W.=1.89, LM(1)=0.05, LM(2)=0.05

这里的t检验值小于5%显著水平下的ADF临界值-1.96，说明lnC与lnGDP是（1，1）阶协整的，（9.3.18）式即为它们长期稳定的均衡关系。”

以上是否说明，对协整方差的残差平稳性检验前需要消除自相关性？

[此贴子已经被作者于2006-3-8 8:59:26编辑过]

急求说法，盼高手回应。先谢了。

3楼的论述稍为复杂. 但是, 不知是否教材真的那样写, 我觉得有几个问题:

1. 在回归方程中加入因变量lnC的滞后

lnC_t=0.495+1.029lnGDP_t+0.600lnC_t-1-0.733lnGDP_t-1 （9.3.18）

这样得到的方程d.w值不再具有参考价值吧?? 加入滞后不是解决自相关的办法吧??

2.如2楼所言, 平稳性与自相关性, 没有必然的连系.

举个例子, arma模型不就是利用的自相关建模吗? 而条件是序列平稳

“举个例子, arma模型不就是利用的自相关建模吗? 而条件是序列平稳”————这个例子举得好。

进一步的问题是：

1、用于生成误差修正项的协整方程本身的参数是不能用来进行经济分析的，因为其残差可能存在序列相关性！———对吗？

2、对于变量X、Y，其生成误差修正项的协整方程是不是只能是Y=a+bX+u ?而不能是其它形式比如自回归分布滞后形式或分布滞后形式如Yt=a+bXt+cXt-1+u？

[此贴子已经被作者于2006-3-8 23:04:59编辑过]

1，协整检验与EG两步法是两码事，

2，协整检验用Y=a+bX+u方程生成的残差序列！

3，EG两步法是在协整检验完以后，在长期模型的基础上加入短期波动项构成误差修正模型！

4，进行经济分析的模型是误差修正模型

感觉是3楼提到的教材有问题，在9.3.18中加入变量滞后，事实上是多变量回归了吧，还可以用eg两步法吗？z 9.3.18中总可以加入更多的滞后变量，从而得到无序列相关的残差（完全动态模型总是不存在序列相关！）,难道说他们之间是长期均衡的？

所以对李子乃书上的例子似乎直接回归，检验残差平稳性就行了，如2楼的做法。

我手上目前没有第二版，只有第一版！如果你有电子版的第二版，不妨把相关部分贴出来我们共同讨论一下！

第一版写得很清楚！

另外，别总请高手回答你的问题，弄得我们这些低手都不敢回贴了！