今天和大家分享一个平稳序列是否需要进行协整检验的问题（平稳序列的三个条件）。以下是这个问题的总结。让我们来看看。
如何检验VAR模型的平稳性和协整性？
1.当原始数据不稳定时，可以建立VAR模型。
2.我认为源数据用于构建风险值模型。由于差异排除了变量的长期经济信息，此时只能分析变量之间的短期因果关系。
3.协整检验是判断两个或两个以上趋势相同的序列之间是否存在长期均衡关系。该测试的目的是防止错误回归。建议进行Jj检验，但需要选择最佳滞后期（与VAR的最佳滞后期一致）。
4.如果你的三个变量确实存在协整关系，你可以建立一个VAR模型和一个误差修正模型，这些模型可以用于预测。但是，VAR模型是不稳定的，因此无法进行脉冲分析和方差分解。
【时间序列分析】为什么要做协整检验？在文章中使用时需要注意什么？
在了解协整检验之前，我们需要知道一个概念“伪回归”！
什么是伪回归？
也就是说，在经典的线性回归模型中，如多元回归模型，为了使统计结果无偏和一致（即随着无线样本的增加，估计值无限接近真实值），需要对模型提出多重要求，除了要求随机扰动项的分布独立和一致外，还需要要求因变量和自变量是稳定的时间序列。
现实中大多数时间序列是非平稳的，这使得基于非平稳序列的协整及其伴随的误差修正模型得到越来越广泛的应用。
对于几个非平稳时间序列，如果它们的线性组合变量是平稳序列，则可以得出这些变量之间存在协整关系，经济意义可以解释为这些变量之间存在长期均衡关系。什么是长期均衡关系？例如，收入和消费之间，收入越高，消费越高，这似乎具有长期关系。
常用的协整检验方法有恩格尔-格兰杰两步检验法和约翰森协整检验法。
恩格尔-格兰杰采取了两个步骤:
（1）检验变量的平稳性。注意:变量的顺序必须与单整数过程的顺序相同。例如，一旦其中一个变量不同，则它是稳定的并且是一阶单整数，其他变量也要求是一阶单整数。
（2）构建经典线性回归模型。
（3）检验残差的平稳性。
（4）建立纠错模型。
（5）在协整检验和误差修正之后，需要使用相关的诊断检验来进一步验证误差修正模型是否完整，例如每个滞后项的滞后期是否合理并给出合理的解释。
至此，一个完整的协整分析就完成了，但需要注意的是，这种方法只适用于饮酒中的两个变量。如果有多个变量，则应使用Johansen协整检验。
注:在Johansen协整检验中，N个变量之间最多存在N-1个协整关系。为什么？记住它！我猜你睡着了。
约翰森协整检验步骤:
（1）确定协整向量的数量（确切地说，确定由这N个变量组成的N*N维矩阵的秩）。
（2）构建VAR模型。Johansen协整检验是基于非平稳序列下的VAR模型。
（3）痕迹统计，（检验是联合显著性检验，是可靠的）
（4）构建向量误差修正模型（VECM）注:只有在构建了向量误差修正模型后才能得到变量之间的协整方程。
（5）诊断测试和结果分析
什么是误差修正模型（ECM）和向量误差修正模型（VECM）？我们下次再谈吧
平稳性检验后能确定协整关系吗？
经过平稳性检验后，可以确定协整关系。
单位根检验、协整检验和格兰杰因果检验之间的关系。
经验测试步骤:
1.首先做单位根检验，看变量序列是否稳定。如果是平稳的，我们可以建立一个经典的计量经济模型，如回归模型。如果不是静态的，就会有差异。当序列在I阶差处平稳时，会服从I阶单形（注意趋势和截距的选择，根据P值和原假设判断）。
2.如果所有的检验序列都服从同阶单纯形，我们可以构建一个VAR模型并做协整检验（注意滞后期的选择）来判断模型中变量之间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果是这样，我们可以构建VEC模型或格兰杰因果检验来检验变量之间的“谁引起了谁的变化”，即因果关系。
扩展数据:
在实际应用中，通常需要判断时间序列的平稳性，并观察一个序列中是否存在某种趋势以及每个时间区间中是否存在折线。
显著差异。以下是一些常见的检查方法。
1.绘制时间序列散点图。这种方法只能直观、粗略地看到序列中是否有明显的趋势。
2.丹尼尔测试法。主要用于在不检测自相关的情况下观察序列中是否存在趋势。基于Spearman相关系数，
3.基于肯德尔t系数检验法。该测试通过n *（n-1）/2配对来检测序列。如果在一对观察中。
百度百科-Time空序列的平稳性
现在已经实现了二阶单变量平稳序列，可以告诉我协整检验和格兰杰因果关系检验的具体步骤吗？
协整检验:
1.测试必须要求数据经过一阶或二阶平稳性处理。
2.然后，根据观测数据构建协整检验模型，该模型通常是拟合度较好的线性或非线性模型。
3.然后，进行协整检验，这涉及到使用一种称为协整检验统计量的统计量来检验模型中的参数是否具有统计显著性。
4.如果协整检验统计量的p值小于某个阈值，则可以认为协整检验模型是可信的，这意味着观察到的数据之间存在一定程度的相关性。
格兰杰因果关系检验:
1.构建格兰杰因果关系检验模型，通常是线性或非线性的。
2.然后用格兰杰因果检验统计量检验模型中的参数是否具有统计显著性。
3.如果格兰杰因果检验统计量的p值小于某个阈值，则可以认为格兰杰因果检验模型是可信的，这意味着观察到的数据之间存在确定的因果关系。
有必要检验面板数据的平稳性吗？协同整合或非整合
有必要检验面板数据的平稳性。一般来说，如果数据量很小，就没有必要做平稳性检验。但与此同时，我们还要考虑如何处理这些数据。如果是时间序列预测，就必须做这个测试。
并非所有数据都需要进行平稳性测试，只有时间序列数据需要进行测试。
与相关系数无关。
同样，一个自变量可以有多个自变量。
协整分析是回归，除了平稳性检验外，其余与一般回归没有区别。
ADF检验后，一个是一阶单纯形序列，另一个是平稳序列。如何做协整检验？
此时，我只能告诉你，这两组数据不能再进行协整了，因为协整分析的前提是要分析的几个序列必须是I（n），即它们在相同数量的差异后是稳定的。以你现在的情况，一个单身一个稳定，做不了协整。
所以建议你要么改变数据，要么对数据做一些处理，比如取对数，或者改变代表相似含义的索引。例如，如果你使用gdp，你可以得到LNgdp，或者你可以简单地得到人均gdp。真的不行。统一单位为人民币或美元。大部分数据经过类似的处理后，有很大的可能性会朝着你所期望的方向发展。
所以目前很多测量方法只是辅助工具，测量结果并不是我们得出结论的有效依据，只是在一定程度上支持我们的理论分析。当然，如果你的测量结果与你的理论分析不一致，你也可以分析不一致的原因，这也是你论文的一个创新。
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