求助 解释关于ADF检验与Johansen极大似然估计法

	Chinacpi (p)	Francecpi(p*)	Moyenneexchage rate (et)
2002Janvier	0,99313	0,94670	7.31021
Février	0,98135	0,94761	7.19289
Mars	0,97350	0,95212	7.23846
Avril	0,96860	0,95574	7.32349
Mai	0,97056	0,95664	7.57822
Juin	0,97350	0,95664	7.89233
Juillet	0,97252	0,95664	8.20611
Août	0,97448	0,95845	8.08469
Septembre	0,97448	0,96025	8.09874
Octobre	0,97350	0,96206	8.10785
Novembre	0,97350	0,96206	8.28298
Décembre	0,97743	0,96387	8.43081
2003Janvier	0,98528	0,96567	8.77781
Février	0,98332	0,97200	8.91044
Mars	0,99019	0,97651	8.91625
Avril	0,99117	0,97471	8.97579
Mai	0,98822	0,97380	9.55208
Juin	0,98430	0,97561	9.64911
Juillet	0,98626	0,97471	9.40978
Août	0,99019	0,97651	9.22121
Septembre	0,99215	0,98013	9.29978
Octobre	0,99902	0,98284	9.67368
Novembre	1,01079	0,98374	9.68196
Décembre	1,01079	0,98464	10.16104
2004Janvier	1,01276	0,98464	10.41311
Février	1,00196	0,98916	10.42983
Mars	1,01079	0,99277	10.13946
Avril	1,01865	0,99548	9.92816
Mai	1,02453	0,99910	9.91960
Juin	1,03042	0,99910	10.04184
Juillet	1,03337	0,99729	10.14556
Août	1,03337	1,00000	10.07988
Septembre	1,03238	1,00090	10.08923
Octobre	1,02355	1,00361	10.33821
Novembre	1,00883	1,00361	10.74847
Décembre	1,00491	1,00542	11.07327
2005Janvier	1,00000	1,00000	10.86268
Février	1,01963	1,00542	10.75069
Mars	1,00785	1,01174	10.91471
Avril	0,99902	1,01355	10.69853
Mai	0,99902	1,01445	10.49446
Juin	0,99706	1,01626	10.05829
Juillet	0,99902	1,01445	9.89489
Août	0,99411	1,01807	9.94757
Septembre	0,99019	1,02258	9.91451
Octobre	0,99313	1,02168	9.71846
Novembre	0,99411	1,01987	9.52229
Décembre	0,99706	1,02078	9.56570
2006Janvier	1,00000	1,02023	9.74580
Février	0,99019	1,02403	9.61790
Mars	0,98921	1,02701	9.65246
Avril	0,99313	1,03126	9.80093
Mai	0,99509	1,03577	10.21492
Juin	0,99607	1,03568	10.13483
Juillet	0,99117	1,03397	10.13610
Août	0,99411	1,03749	10.19609
Septembre	0,99607	1,03514	10.09591
Octobre	0,99509	1,03288	9.95751
Novembre	1,00000	1,03406	10.10244
Décembre	1,00883	1,03640	10.31119
2007Janvier	1,00294	1,03288	10.11404
Février	1,00785	1,03478	10.11563
Mars	1,01374	1,03921	10.22984
Avril	1,01079	1,04426	10.41352
Mai	1,01472	1,04688	10.36848
Juin	1,02453	1,04815	10.22930
Juillet	1,03631	1,04553	10.37079
Août	1,04514	1,04968	10.31075
Septembre	1,04220	1,05086	10.43112
Octobre	1,04514	1,05348	10.65953
Novembre	1,04907	1,05926	10.87223
Décembre	1,04514	1,06323	10.71913
2008Janvier	1,05103	1,06197	10.64034
Février	1,06673	1,06423	10.54190
Mars	1,06281	1,07227	10.94182
Avril	1,06477	1,07588	11.01992
Mai	1,05692	1,08157	10.83670
Juin	1,05103	1,08555	10.72969
Juillet	1,04318	1,08329	10.77250
Août	1,02944	1,08293	10.25753
Septembre	1,02691	1,08220	9.82341
Octobre	1,02036	1,08157	9.11659
Novembre	1,00524	1,07651	8.66375
Décembre	0,99313	1,07389	9.21378
2009Janvier	0,99070	1,06947	9.11278
Février	0,96606	1,07353	8.74672
Mars	0,96986	1,07552	8.89669
Avril	0,96661	1,07724	9.00875
Mai	0,96790	1,07886	9.28882
Juin	0,96492	1,08022	9.56185
Juillet	0,96363	1,07543	9.59975
Août	0,96954	1,08094	9.72474
Septembre	0,97362	1,07832	9.91841
Octobre	0,97617	1,07931	10.09382
Novembre	0,98683	1,08076	10.15826
Décembre	1,00000	1,08365	9.95690

因为写毕业论文要用到eviews，但本人没有学过，论文交稿在即，紧急求助！！！！
数据如图，麻烦详细解释一下如何采用Johansen极大似然估计法对中法两国消费物价指数及人民币汇率进行三变量协整关系检验。


按照模型是先讨论变量间协整关系的前提是各变量都是非平稳时间序列并且其单整阶数要相同,所以,在对et , p和p*做协整检验之前,需要对其原始序列及差分序列做ADF单位根检验,以确定它们是否属于同阶单整
我自己做出来的表格如下
1.
整体时段的平稳性检验结果

表5
et , p和p* 及其差分的ADF检验结果 (2002年1 月—2009年12月)

变量	检验形式(C,T,L)	t统计量	1%临界值	5%临界值	10%临界值	DW统计量
et	(1,0,0)	-3.093152	-3.501445	-2.892536	-2.583371	1.894681
p	(1,-1,1)	-1.867841	-3.501445	-2.892536	-2.583371	2.114964
p*	(1,0,0)	-1.222906	-3.500669	-2.892200	-2.583192	1.759534
D (et )	(1,0,0)	-6.809378	-3.501445	-2.892536	-2.583371	1.864306
D (p)	(1,0,0)	-7.420502	-3.501445	-2.892536	-2.583371	2.074103
D（p* )	(1,0,0)	-8.441339	-3.501445	-2.892536	-2.583371	1.967968

注:在(C, T, L)中, C、T、L分别代表截距项、趋势项和滞后阶数,其中阶数的确定是根据模型的AIC和SC值到达最小时确定。
这里CTL 应该如何确定呢？
表5显示, p和p*的ADF统计量都大于临界值,未通过单位根检验, 因此并不能做而它们的一阶差分序列的ADF统计量均小于临界值,通过了单位根检验,为平稳变量序列，单整阶数都等于1,即均服从I(1)过程

可否如此判断？


整体时段的协整检验结果
最好能完成下述表格，我可以展示在论文中


在进行Johansen协整分析前,需要事先确定无约束VAR模型的滞后阶数,以保证协整关系统计上的可信度。对此,通常使用LR 检验进行取舍,即使得模型的AIC (Akaike Information Criterion)和SC ( Schwarz Criterion)值同时最小的阶数为最优滞后阶数。通过此方法计算,得到此处最优滞后阶数
,再得到协整结果(见表6) 。

表6　协整检验结果(2002年1 月—2009年12月)

特征值	似然比	5%临界值	1%临界值	原假设

然后我需要做的是进一步,通过标准化协整系数的计算,得到一个具体方程:
原来的公式是 :

st =α+β1pt - β2pt* + ut

(6)

其中, β1 > 0 , β2 > 0 , ut表示随机干扰项。(6) 式是检验名义汇率、国内物价指数和国外物价指数三个变量之间是否存在某种稳定的线性关系。当β1 =β2 时,即国内外相对价格对汇率变动的影响是对称的, (6) 式可以表示为:

st =α+β(pt - pt*)+ ut

(7)

其中,β> 0 , (7) 式是检验名义汇率变量与两国通货膨胀率之差这一变量之间是否存在着某种稳定的线性关系。

想要得出的结论是，是否符合该方程




跪求大师帮助 紧急

楼主解决了吗？我也遇到相似的问题~

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