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时间序列计量经济学(上)--协整和自回归条件异方差模型
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1. &紧急请教各位老大，协整分析是不是从属于VAR模型？如何理解他们的关系？
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我顶，同问，请给系统的说说
http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=614823&page=14&fromuid=705504
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VAR是由著名经济学家SIMS在1980的一篇著名文章（Macroeconomics and Reality(Econometrica)）中提出来的.主要用于多变量建模。通常来说，VAR用于平稳时间序列的建模。协整是由GRANGER 和 ENGEL 在1987年的文章正式定义和提出的。协整模型也是用于多变量建模，但建模的对象是非平稳的时间序列，因为平稳时间序列的多变量建模基本上可以再VAR的框架内解决，而非平稳时间序列的多变量建模，在VAR的框架内，只能转换成误差纠正模型（Error Correction Model）来解决。这也是GRANGER和ENGEL在1987年的文章中所证明的结论。因此，协整和ECM有更加直接的关系。协整模型和误差纠正模型是一枚硬币的两个面，他们是通过不同的模型，来描述同一个问题。协整，最基本的定义就是：两个（或多个）非平稳的时间序列通过某种线性组合，可以得到一个平稳的时间序列。这个最基本的思想，可以通过不同的意思来表达。其中的一个意思，就是说两个非平稳的时间序列之间，有一个长期的均衡关系，通过一个误差纠正机制，使得这两个时间序列即使是非平稳的，但也是一个平稳的相对趋势在运动。这个思想通过模型表述出来，就是ECM误差纠正模型。协整的另外一个意思，就是说既然两个非平稳的时间序列通过线性组合（比如说 X-Y）可以成为平稳的序列，那么他们中的非平稳成分肯定是相同的。这个思想通过模型表述出来，就是STOCK和WATSON的Common Factor模型。协整也有其他的模型表述方法。ECM通常是较常用的一个，易于估计，和检验协整是否存在(Johansen的协整检验就是基于这个模型)。而且模型估计出来以后，比较易于解释两个变量之间的均衡调整过程。一点拙见，望大家批评指正。
分析的有道理
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好样的,看了
最恨对我说谎或欺骗我的人
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呵呵谢谢~~~~
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学习了，不错
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1、先看你的序列是否平稳 ，若非平稳，差分变为平稳
2、根据差分序列建立VAR（非约束的）
3、协整检验，若发现存在协整，即协整关系&0个
4、重新建立VAR （ECM）
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Johansen procedure 建立在MVAR结构上的协整分析
数学上 MVAR， ECM 和 triangular system是同一cointegration system 的不同表示
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问题很好，答案受益
论坛好贴推荐求计量经济学论文啊~~ 最好要有原始数据、逐步回归分析、eviews过程截图、各种检验~ 万分感谢呐！！！_百度知道
求计量经济学论文啊~~ 最好要有原始数据、逐步回归分析、eviews过程截图、各种检验~ 万分感谢呐！！！
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提问者采纳
。　　通过对以上模型的可决系数 : 31　　Variable Coefficient Std。因此.D.74820　　Log likelihood -254.958357
Mean dependent var 7387，Y1与K1和L的关系模型优于Y1与K1的关系模型.0001　　K1 1：本文主要通过对各城市同一时期的GDP进行多因素分析、《国民经济核算——国家统计年鉴2007》　　2，建立二元关系模型.000000　　可见：　　Dependent Variable.E，小于0，是一个成功的模型，即所有常住单位的增加值之和。　　通过两个模型的可绝系数 ：　　1.000000　　可见.　　Sample: Least Squares　　Date.　　C 0.295173
Prob(F-statistic) 0.978464
S。GDP在创造的同时也被相应的生产要素分走了，L.037058　　S，劳动每增加一单位.0000　　R-squared 0.979　　Adjusted R-squared 0：　　在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令,作者，该模型最优.D。　　二.264 517,本文未考虑时间变量 即技术进步的影响: Least Squares　　Date.106 0.　　C -705：　　Dependent Variable。　　C-D生产函数为。上表列出了我国2006年我国各个城市的GDP的有关统计资料.8073：　　其中: 14.277606　　Log likelihood 24.537
Akaike info criterion 17.。其中.000000　　可见.05.503388
Prob(F-statistic) 0。　　五，修正可决系数为0.979900
Mean dependent var 7387，L的t值显著.416379　　Sum squared resid 0.000000　　可见，各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）有非常密切的关系、调整可决系数 ：GDPY(亿元） 多因素分析
计量经济学
检验　　一;27&#47、实验内容　　根据生产函数理论，F值为682，明显通过了F检验，验证了柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数的正确。　　（四）建立非线性回归模型——C-D生产函数: 17，F值为667、P值检验的比较，资本每增加一单位、F检验的比较: 31　　Variable Coefficient Std、总结　　综上所述，对于此类非线性函数。且K1和L的P检验值为0.D.D.987951
S、F检验.504486　　Adjusted R-squared 0.75517　　Log likelihood -271，与柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数密切吻合，建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量;27&#47,本表按2006年价格计算：　　其中.4
F-statistic 667.05. dependent var 6367.　　C - 0，用OLS方法估计得：许宪春 编著;27&#47.534
Mean dependent var 7387，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)　　L——2006年年末职工人数（万人）　　模型的参数估计及其经济意义。从经济意义上讲.，都可以使实际GDP相应增加. Error t-Statistic Prob.36583　　Log likelihood -265.0833　　K1 2、K分别为产出GDP的过程中投入的劳动与资金.979　　Adjusted R-squared 0，均小于0、研究目的　　通过研究各个城市在同一时期的GDP建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析，我们采用截面数据拟合的模型成功的反映各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）间的数量关系;27&#47，Y1与K1的关系模型优于Y1与L的关系模型.E,所以通过了P值检验，修正可决系数为0。另外: 05&#47: Y1　　Method.05.2316　　LNK1 0:16　　Sample：　　利用EVIEWS软件.936415
S.0000　　R-squared 0: 17。且K1的P检验值为0。本文主要研究就业人数L（万人）；　　2006年资本形成总额K(亿元）的数据来源于《中国统计年鉴2007》.0000　　L 6，且系数符合经济意义，F值为442.，在以Y1与K1的关系模型为基础模型的条件下: Least Squares　　Date.643 303;10
Time.；　　在模型两端同时取对数. dependent var : 1 36　　Included observations，作出Y1与K1的散点图如下.180 1. Error t-Statistic Prob.139　　S，明显通过了F检验、检验及修正　　（一） 我们先建立Y1与L的关系模型，都可以使实际GDP相应增加14。　　六.66266　　Sum squared resid
Schwarz criterion 17.0034　　L 14，F值为　　Sum squared resid
Schwarz criterion 17: 31　　Variable Coefficient Std、筛选模型的方法，且系数符合经济意义.113834
Akaike info criterion -1，资本每增加一单位。从经济意义上讲。从经济意义上讲，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型： 2006年各城市同一时期的GDP总量的数据来源于《中国统计年鉴2007》，明显的 　　2006年我国各城市的GDP变动的多因素分析　　摘要、引言部分　　GDP（国内生产总值）指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。因此，明显的 ..；其中产出Y为各城市同一时期的GDP（可比价）.. of regression 934。且K1和L的P检验值为0，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义.05，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析.545
Akaike info criterion 17.946　　Durbin-Watson stat 1、文献综述　　注: 31　　Variable Coefficient Std..979　　Adjusted R-squared 0，都可以使实际GDP相应增加2。　　（三）建立Y1与K1和L的二元关系模型　　其中，生产函数的基本形式为: 1 36　　Included observations: 05&#47.,所以通过了P值检验　　（二）建立Y1与K1的关系模型：　　利用EVIEWS软件;10
Time. Error t-Statistic Prob，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型. dependent var 1.139　　S；　　2006年就业人数L（万人）的数据来源于《中国统计年鉴2007》、各地区资本形成总额K(亿元）剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）之后对各城市同一时期的GDP的影响..95388
F-statistic 　　Durbin-Watson stat 1，资本每增加一单位.7712
F-statistic 442， 这在一定条件下可以实现.3880。且L的P检验值为0、建立模型并进行模型的参数估计。因此，选用该模型为以各城市同一时期的GDP为被解释变量，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)　　K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）　　模型的参数估计及其经济意义，修正可决系数为0: Y1　　Method.755
Mean dependent var 8: 05&#47,所以通过了P值检验.0000　　R-squared 0、P值检验的比较.；　　2006年商品零售价格指数P（上年=100）的数据来源于《中国统计年鉴2007》，经回归分析、调整可决系数 、F检验。　　方式1.362831
Schwarz criterion -1、统计推断的检验　　利用EVIEWS软件: LNY1　　Method。另外:45　　Sample，主要体现为劳动报酬和利润、调整可决系数 、《中国国内生产总值核算》。　　参考文献: 17: 05&#47，修正可决系数为0.0357 -1.E.；　　三，经回归分析。　　四.　　C -1647。　　Dependent Variable，K1的t值显著，得，明显通过了F检验.：转化成线性模型进行估计.139　　S，可以采用以下两种方式建立模型、《价格指数——国家统计年鉴2007》　　3..60943　　Sum squared resid
Schwarz criterion 16.5040: .978464、K分别为2006年年末职工人数和各地区资本形成总额（可比价），建立二元关系模型更符合实际经济情况.，明显的 ，K1和L的t值显著.0000　　R-squared 0。从经济意义上讲..956921
S。　　关键词、T检验,所以通过了P值检验　　通过两个模型的可绝系数 .. of regression 1321，从价值形态看: 1 36　　Included observations.E.946。掌握建立多元回归模型和比较、统计推断的检验　　利用EVIEWS软件.9941， 这在一定条件下可以实现，小于0。另外.8073　　Durbin-Watson stat 1:29　　Sample，作出Y1与L的散点图如下，用OLS方法估计得　　Dependent Variable. dependent var 6367，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)　　K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）　　L——2006年年末职工人数（万人）　　利用EVIEWS软件。从模型中看出： . of regression
Prob(F-statistic) 0、T检验。在现代社会政府还要以税收的形式拿走一部分GDP;10
Time.，用OLS方法估计得. of regression 0. Error t-Statistic Prob。另外.0000　　LNL 0.4462
F-statistic 682，都可以使实际GDP相应增加，均小于0: Y1　　Method.，L.697910
Prob(F-statistic) 0，明显通过了F检验.936415，且系数符合经济意义.5040　　Durbin-Watson stat 1: Least Squares　　Date，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立的最优多元线性回归模型.3899
Akaike info criterion 16: 1 36　　Included observations：　　GENR
LNY1=log（Y1）　　GENR
LNL=log（L）　　GENR
LNK1=log（K1）　　LS
LNK1　　则估计结果如图所示;10
Time，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额
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你好，我正在写论文，想以江苏省年的旅游业收入与gdp的数据进行数据分析，ADF、VAR、协整以及格兰杰检验，用enviews。因为之前也没学过这个软件，所以急需帮忙，谢谢！！方便指导，我的qq号码：，谢谢！！
数据如下：
年份旅游总收入（亿元人民币）GDP（亿元）2000<font color="#2.5465 <font color="#53.6869 2001<font color="#6.9638 <font color="#56.8401 2002<font color="#5.4753 <font color="#606.8500 2003<font color="#45.4161&&<font color="#442.8654 2004<font color="#99.4874 <font color="#003.6000&&2005<font color="#66.2033 <font color="#598.6900&&2006<font color="#85.5153 <font color="#742.0500&&2007<font color="#24.0891 <font color="#018.4800&&2008<font color="#74.5654&&<font color="#981.9800&&2009<font color="#99.3153 <font color="#457.3010 2010<font color="#85.3865 <font color="#425.4800&&2011<font color="#13.1149 <font color="#110.2656 合计<font color="#348.0788 <font color="#
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TA的文库&&
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我刚试了一下，你这个数据不太好，建议对数据要做去除物价因素的处理，否则模型无法进行，还有GDP最好用人均gdp。
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coofy21cn 发表于
我刚试了一下，你这个数据不太好，建议对数据要做去除物价因素的处理，否则模型无法进行，还有GDP最好用人均 ...那具体的怎么弄呢？我刚刚自己在试试做adf，一开始总是不是平稳的，后来将数据变少为的，就算过了adf的，平稳了，这样可以吗？
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beiluo08 发表于
数据太少吧，才11年，做协整没啥意义协整的意义不是为了可以是数据变成平稳的意思吗？不是太清楚，那是我的这些数据只需要做adf、var以及格兰杰检验吗？
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数据太少了
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