我是新手，请问这个协整检验得到什么样的结论，该怎么看呢？？

Date: 05/20/10 Time: 11:10
Sample (adjusted): 6 121
Included observations: 116 after adjustments
Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: LNSHI LNM1 LNM2
Lags interval (in first differences): 1 to 4
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized		Trace	0.05
No. of CE(s)	Eigenvalue	Statistic	Critical Value	Prob.**
None	0.158557	26.69948	29.79707	0.1092
At most 1	0.046078	6.673565	15.49471	0.6159
At most 2	0.010304	1.201451	3.841466	0.2730
Trace 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 Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized		Max-Eigen	0.05
No. of CE(s)	Eigenvalue	Statistic	Critical Value	Prob.**
None	0.158557	20.02591	21.13162	0.0708
At most 1	0.046078	5.472114	14.26460	0.6814
At most 2	0.010304	1.201451	3.841466	0.2730
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):
LNSHI	LNM1	LNM2
0.574154	-60.28638	55.53544
-3.432352	24.32327	-21.12922
0.323703	-8.734581	5.687894
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):
D(LNSHI)	0.020732	0.012964	-0.000240
D(LNM1)	0.003720	-0.001329	-0.001306
D(LNM2)	3.47E-05	0.000415	-0.000959
1 Cointegrating Equation(s):		Log likelihood	856.9363
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
LNSHI	LNM1	LNM2
1.000000	-105.0003	96.72564
	(22.1380)	(20.4078)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(LNSHI)	0.011904
	(0.00438)
D(LNM1)	0.002136
	(0.00095)
D(LNM2)	1.99E-05
	(0.00055)
2 Cointegrating Equation(s):		Log likelihood	859.6724
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
LNSHI	LNM1	LNM2
1.000000	0.000000	-0.399043
		(0.32201)
0.000000	1.000000	-0.924994
		(0.00958)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(LNSHI)	-0.032595	-0.934541
	(0.02617)	(0.48878)
D(LNM1)	0.006698	-0.256577
	(0.00572)	(0.10686)
D(LNM2)	-0.001404	0.007998
	(0.00332)	(0.06203)

迹统计量和最大特征值结果显示变量之间不存在长期的协整关系

但是应该存在协整关系才对的。。。

能看看我的做法么？

首先三个变量都是一阶单整的，这个应该没有错

第二步，每两个变量之间做了简单回归，求出了误差项估计值的序列，单位跟检验均得到了平稳的结论

第三步对没对我不知道。。。是简单的多变量回归，同样得到了一个误差项估计值的序列，同样单位根检验得到平稳的结论。。

我就是这么做的。。。所以应该三个变量之间应该是有协整关系的对吗？？

我原来不知道用eviews怎么快速地做协整检验才用上面的办法，不过貌似有问题？所以结论和输出结果矛盾了？？

3# jessica4182



我个人认为不太对 （您被并不爱听），怎么做的有点不伦不类呢

= =因为是新手啊

首先 低版本Eviews多变量协整(面板数据)直接做不了。
第二，俩俩协整和多变量协整定点关系都没有。
第三，做的像E-G两步法 ，但请您（我也是）好好看看人家的两步法，是不是你的缺点啥^^^^^^^O(∩_∩)O~！

一楼的能不能具体说说是怎么得出那样的结果的啊，我不会做啊，我是个新新手哈。

严格来说，应该不能算做存在协整关系，从迹统计量、最大特征值统计量以及P值来看，在10%的置信水平下均不能拒绝没有协整向量这一原假设，这也就意味着不存在协整关系发生的概率是10.92%，严格来说，应该不算协整，但是经济数据总存在不大不小的误差，如果一定要往协整方向写文章的话，也可以认为其存在协整关系

楼主你的思路是EG2步法。但这是多变量，建议用JJ检验