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1、实证检验步骤实证检验步骤：先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,假设平稳,可构造 回归模型等经典计量经济学模型；假设非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,那么服从i阶单整注意趋势、截距不同情况选择,根据 P值和原 假设判定.假设所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验注意滞后期的选择,判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系.如果有,那么可以构造 VEC模型或者进行Granger因果检验,检 验变量之间“谁引起谁变化,即因果关系.一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归.2、当检验的数据是平稳的即不
2、存在单位根,要想进一步考察变量的因果联 系,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳 的,否那么不能做.3、当检验的数据是非平稳即存在单位根,并且各个序列是同阶单整协整检验的前提,想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立 OLS模型检验其残差平稳 性B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立 VAR模型即模型符合ADL 模式4、当变量之间存在协整关系时,可以建立 ECM进一步考察短期关系,Eviews 这里还提供了一个 Wald Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因
3、果关系检 验,而是变量外生性检验,请注意识别二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非 我们通常理解的因与果的关系,而是说 x的前期变化能有效地解释y的变化, 所以称其为“格兰杰原因.2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述 的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系.所以,非平 稳序列的因果关系检验就是协整检验.3、平稳性检验有3个作用：1检验平稳性,假设平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验.2协整检验中要用到每个序列的单整阶数.3判断时间学列的数据生成过程.三、讨论三其实很多人存在误解.有如下几点,需要澄清
4、：第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在 因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定.第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不 稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量 进行格兰杰因果检验,这是错误的.第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还 是先做协整呢？由于变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分, 平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之 后,进行协整,看变量是否存在长期均衡.第四,长期均衡并不意味着分析的结束,还应考虑短期波动
5、,要做误差修正检 验本文来自：人大经济论坛S-Plus&R专版 版,详细出处参考： :bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1170773&page=1格兰杰协整检验方法总结计量经济学(2021-11-26 16:13:10)转载分类：计量关键词：格兰杰 协整 检验 平稳 关系 如何涉及内容：如何进行 格兰杰、协整、单位根和平稳的关系等等如何用格兰杰检验、协整对数据进行分析正文:协整概念：非平稳的时间序列,由x、y变量构成的线性组合也可能是平稳的,这是称变量x、y是协整的.为什么要做协整检验？ 经典模型是建立在平稳数据之上,当数据为非平稳序列,
6、模型很可 能出现伪虚假回归.协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪 回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系.所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整 检验.协整检验是用以检验非平稳时间序列是否存在长期稳定协整关系.格兰杰因果关系检验：在经济学上确定一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因,一般用格兰杰因果关系Granger Test of Causality检验.Granger检验首先必须证实随机变量是平稳序列,由于其中用到F统计检验,而F统计量要求序列平稳,所以平稳性是Granger的前提也就是说：序列平稳 =直接做granger检验.1 .格兰杰Granger因果关系并非我
7、们通常理解的因与果的关系,而是说 x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因.2 .格兰杰因果检验对滞后阶数非常敏感,因此检验之前首先确定最优滞后阶数.通常依据AIC和SIC准那么.关于格兰杰、协整等的操作步骤：1、序列的平稳性检验：单位根检验.如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归.平稳性检验有3个作用：1检验平稳性,假设平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协整检验.2协整检验中要用到每个序列的单整阶数.3判断时间序列的数据生成过程.2、假设检验的数据是平稳的即不存在单位根,要想进一步考察变量的因果联系,可以采用格兰杰因果检验平稳是 granger的前提.3、假设检验的数据是
8、非平稳即存在单位根,并且各个序列是同阶单整协整检验的前提：DF或ADF检验,可以进行协整检验,确定变量之间是否具有协整关系.协整检验主要有 EG两步法和JJ检验jj检验又称johansen检验1） EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立 OLS模型检验其残差平稳性2） JJ检验是基于回归系数的本金验,前提是建立VAR模型即模型符合 ADL模式4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个 Wald - Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别.1 .协整检验不是 Granger因果检验的先决条件.
9、很多文献中都将其序列进行ADF检验后,再进行协整检验,最后才进行格兰杰因果检验,请不要误解.只需要进行单位根检验后,证实其为稳定序列就可以进行格兰杰因果检验了.关于单位根检验,clarke1984 人大经济论坛ID建议采用PP检验,由于PP检验中t统计量的构造相对于 ADF检验的统计量更为稳定.2 .单位根、协整检验的进一步解释：单位根检验是看数据是否平稳,常用于时间序列,比方 GDP等,如果不平稳可以进行对数 变换或者差分,对数变换有助于消除异方差,然后再看是否平稳,定阶.协整检验是为了判断有相同趋势的两个甚至多个序列之间是否存在长期均衡关系,对各个序列进行单整检验,对于有相同阶数的两个序列
10、建立模型,在检验此模型的残差是否是平稳的,或者几阶是平稳白1 通常不会大于1阶,假设残差是平稳的,那么两个序列之间存在协整关系,以为着他们是长期均衡的.做此检验的目的是预防伪回归.当然还有误差修正模型,是对协整检验的补充,前者是两个序列是否有长期关系,或者是 检验是否具有短期相关性.3 .单位根检验步骤：综观各种教科书、文献,包括论坛上学友们的讨论,大家对进行该检验的步骤莫衷一是,现由leilei1149 人大经济论坛ID归纳如下：1 .步骤.常用的 ADF检验包括三个模型方程.在李子奈的?高级计量经济学?上有该方法 的全部步骤,即从含趋势项、截距项的方程开始,假设接受原假设,那么对模型中的趋
11、势项参数进行t检验,假设接受那么进行对只含截距项的方程进行检验,假设接受,那么对一阶滞后项的系数参数进行t检验,假设接受,那么进行差分后再ADF检验；假设拒绝,那么序列为平稳序列.本人用此方法对一个序列进行ADF检验,得出平稳序列的结论,但是：1该序列确实存在趋势,那到底是那种过程；2对该序列与一个一阶单整序列进行协整检验,居然得出存在协整关系的结论.还有的认为先对序列进行观察,再选择相应的ADF检验模型,不用对三个模型都进行检验,也不用管模型的参数检验.也有人认为不是对三种情况都做ADF检验,而是先对有截距项和趋势项的情况,对常系数和趋势项的系数做统计显著性检验,如果系数显著,就以这种情况做
12、ADF检验.如果某个系数不显著,就去掉系数,换没有系数或常数项的情形,再做 ADF检验.2 .滞后期的选择.Eviews5.0给出了依据AIC和SIC等多种选择标准下的自动选阶,但有时序列的滞后阶很高,这时骑虎拿下啊：到底用不用这么高的滞后阶数,太高的滞后阶会减少自由度的.有的网友认为做经济一般只选1-2阶滞后就可以了,但是,如果按李子奈老师的方法,滞后不同会影响对模型趋势项、截距项的检验,从而影响结论.所以,滞后期应该如何选择.在变量均非平稳但协整的情况下那么可以建立误差修正模型Error Correction Model, ECM来研究变量间的关系,由于误差修正项的出现,ECM可以同时研究
13、短期与长期的因果关系；在变量均非平稳且不协整的情况下,那么需要在差分的根底上建立VAR模型,但由于差分消除了变量长期上的经济信息,因此此时只可以分析变量间的短期因果关系.4.数据不是平稳序列是不可以用格兰杰因果检验的,许多人并没有注意这一点.PS:非平稳的时间序列在同阶的情况下可以做VAR ,也可以做EG两步法,EG两步法和JJ检验的原理不一样.以下是引用 只爱在2021-8-23 17:42:00的发言：格兰杰因果检验中的滞后阶数怎么确定的？还有作了协整检验了,存在协整关系,怎么写协整方程？小妤:根据AIC和SC的值来判断,越小越好.协整方程就是你作协整检验时,作的回归方程,其表达形式和平稳
14、变量作回归的表达形式相同,这个方程叫作长期协整方程,表现 的是变量间的长期关系.对长期协整方程中的变量的一阶差分序列作回归,得到短期修正 模型,表现变量的短期动态关系.以下是引用 xiaolan91在2021-8-26 10:14:00的发言：请问如何在EViews5.0中做单位根ADF检验,做一次就可以了吗小妤:菜单中步骤：1 view-unit root test,出现对话框,默认的选项为变量的原阶序列检验平稳性,确认后,假设 ADF检验的P值小于0.5,拒绝原假设,说明序列是平稳的,假设 P值大于0.5,接受原假设,说明序列是非平稳的；2重复刚刚的步骤,view-unit root test,出现对话框,选择1st difference,即对变量的一阶差分序列做平稳性检验,和第一步中的检验标准相同,假设P值小于0.5,说明是一阶平稳,假设P值大于0.5,那么继续进行二阶差分序列的平稳性检验.