《协整方程讲义》课件.pptxVIP

课程简介本课程将深入探讨协整方程的概念和应用。我们将从基础知识开始，逐步介绍协整方程的理论框架、建模方法和实证分析技巧。zxbyzzzxxxx

协整的定义协整是指两个或多个非平稳时间序列之间存在长期均衡关系，即使它们在短期内可能发生波动。简单来说，如果两个时间序列是协整的，它们在长期内将倾向于一起移动，即使它们在短期内可能会有所不同。

协整的经济含义协整关系反映了经济变量之间长期稳定的均衡关系。这种关系揭示了变量之间的相互影响和联动机制，并体现了经济系统内在的规律性和稳定性。例如，股票价格和公司利润之间存在协整关系，这意味着股票价格会随着公司利润的波动而波动，并最终回归到一个稳定的均衡状态。

协整的统计学概念协整是指两个或多个非平稳时间序列之间存在的长期均衡关系，这种关系反映了时间序列之间的共同趋势和相互影响。从统计学角度来看，协整意味着两个或多个时间序列的线性组合是平稳的，这意味着它们在长期内保持着稳定的关系，即使它们在短期内可能存在波动。

协整的基本思路协整分析的基本思路是利用时间序列数据之间的长期均衡关系，来解释变量之间的相互影响。具体而言，协整分析首先需要检验变量之间是否存在长期均衡关系，即协整关系。然后，根据协整关系构建误差修正模型，解释变量的短期波动是如何调整回到长期均衡状态的。

协整检验的步骤协整检验是确定时间序列之间是否存在长期均衡关系的关键步骤，需要经过以下步骤。

单变量单根检验单变量单根检验是协整检验的第一步，用于判断时间序列是否具有单位根，即是否为非平稳时间序列。1ADF检验最常用的单位根检验方法2PP检验基于菲利普斯-佩隆检验3KPSS检验检验时间序列是否平稳常用的单变量单根检验方法包括ADF检验、PP检验和KPSS检验。ADF检验是最常用的单位根检验方法，而PP检验则是基于菲利普斯-佩隆检验。KPSS检验则用于检验时间序列是否平稳。

多变量单根检验模型设定首先，建立包含多个时间序列变量的多元模型。模型应该包含所有变量的滞后项，以反映时间序列之间的相互影响。特征根检验使用特征根检验判断多元模型是否具有单根，即是否存在非平稳变量。特征根接近1或0表明模型可能存在单根。检验统计量计算计算相应的检验统计量，例如ADF统计量或PP统计量。这些统计量用于检验变量是否具有单根，以及单根的类型。临界值比较将计算得到的检验统计量与对应的临界值进行比较。如果检验统计量小于临界值，则拒绝原假设，表明变量不存在单根。结果解释根据检验结果判断变量是否具有单根，并根据单根类型确定后续分析步骤，例如协整检验或误差修正模型。

Engle-Granger两步法1第一步：协整检验使用回归分析检验时间序列之间的长期均衡关系，并判断时间序列是否协整。如果时间序列协整，则误差项应该平稳。2第二步：误差修正模型建立误差修正模型，将误差项作为解释变量，解释短期波动对长期均衡关系的影响。误差修正项反映了短期偏离长期均衡的程度。3模型估计与检验对误差修正模型进行参数估计，并检验模型的显著性。检验模型的稳定性和预测能力，以验证模型的可靠性。

Johansen协整检验1数据准备对数据进行平稳性检验，确保数据是协整的。2模型设定设定协整模型，包括阶数、滞后项等。3特征值检验检验特征值是否显著，判断协整关系的存在。4协整向量估计估计协整向量，确定长期均衡关系。Johansen协整检验是一种常用的方法，可以用来检验多个时间序列变量之间是否存在长期均衡关系。该检验方法基于向量自回归模型，通过特征值和特征向量来判断协整关系。

误差修正模型1模型定义误差修正模型(ECM)是协整分析中的一个重要模型。它解释了非平稳时间序列之间的短期偏离如何受到长期均衡关系的影响。2模型结构ECM模型将协整关系引入到一个自回归模型中。模型结构包含自回归项和误差修正项，反映了短期波动和长期均衡之间的相互作用。3模型应用ECM模型可以用于分析经济变量之间的长期关系，并预测短期波动如何影响长期均衡。它在经济学、金融学和计量经济学等领域有广泛应用。

协整关系的经济解释协整关系反映了经济变量之间长期稳定的均衡关系，揭示了经济现象背后的深层逻辑。1长期均衡变量间长期稳定关系2经济联系揭示变量之间联系3政策分析指导经济政策制定例如，消费和收入之间存在协整关系，表明消费支出长期受收入水平的制约，这可以为制定消费政策提供参考。

协整关系的稳定性分析时间序列分析对协整关系进行时间序列分析，观察其在不同时期和不同数据频率下的稳定性。结构性变化分析检验协整关系是否受重大事件或政策变化影响而发生结构性变化。滚动窗口分析利用滚动窗口技术，观察协整关系在不同时间段的稳定性。格兰杰因果检验验证协整关系是否具有因果关系，并分析其稳定性。

协整关系的检验假设进行协整检验时，需要满足一系列的假设条件，才能