时间序列单位根检验[数据参考]

1、计量经济学 6.采用表5.1.1中列出的1980-2013年中国居民实际可支配收入（）时间序列数据，分别对、3个序列进行单位根检验。解：对、序列分别进行单位根检验，R代码为： setwd(D:/计量经济学/madongfe/) w - read.csv(22.csv,header=T) attach(w);library(lmtest);library(tseries) X - ts(X, start = 1980） X2 - log(X) X3 - X2:34/X1:33 par(mfrow=c(3,1) plot(X, xlab = 时间, type=o,col=2,lwd=2,main

2、= Xt序列的波动图) plot(X2, xlab = 时间, ylab = lnXt,type = o, col=1,lwd=2, mian = lnXt序 列的波动图) plot(X3, ylab = Xt/Xt-1,type=o,col=2,lwd=2,main = Xt/Xt-1序列的波动图) adf.test(X)； adf,test(X2); adf.test(X3) 查看三个序列的波动图，看序列图是否有明显的变化趋势，若有明显趋势，则说明该序列非平稳，结合单位根检验，单位根检验的原假设为该序列非平稳。具体结果如下：图一：3个序列的波动图 图一可见序列与序列有明显的的增长趋势，故而

3、两序列非平稳；序列没有明显趋势，但依然无法说明该序列平稳。借助单位根检验，结果如下表所示：表一：3个序列的单位根检验结果一览表 表一中可见，3个序列的单位根检验的P值均大于显著性水平0.05，不能拒绝原假设，认为序列、非平稳。 10.观察中国货物进口数据，发现在一个很长的时期内，两者间有很强的同步性，由于中国的加工贸易占总贸易量的一半左右。一种观点认为中国的货物进口很大程度上受货物出口波动的影响；一种观点则认为情况是相反的，即中国的货物出口很大程度上受货物进口波动的影响；另外一种观点认为二者互相影响。下表给出了1978-2007年中国货物进出口额的自然对数序列（自2008年世界金融危机以后，数

4、据出现了奇异性）。 （1）对与序列进行单位根检验，检验它们的平稳性； 解：画两序列的波动图，结合单位根检验，检验其平稳性，R代码如下： v - read.csv(biao10.csv,header=T) attach(v) par(mfrow=c(2,1) plot(LX, xlab = 时间, type=o,col=2,lwd=2,main = LX序列的波动图) plot(LM, xlab = 时间, type=o,col=1,lwd=2,mian = LM序列的波动图) adf.test(LX); adf.test(LM)具体结果如下所示：图二：LX与LM序列的波动图 在图二中可见，LX

5、与LM序列均有明显的增长趋势，可知两序列非平稳。对两序列进行单位根检验，结果如下表所示：表二：LX与LM序列的单位根检验结果表 如表二所示，LX与LM序列的单位根检验结果的P值均大于显著性水平0.05，不能拒绝原假设，认为两序列非平稳。 （2）检验与的单整性； 解：经检验，可知两序列非平稳，对非平稳的序列进行差分，使得序列在d次差分后平稳，d次差分平稳的序列称为d阶单整；对两序列做单整性检验，R代码如下： dlx - diff(LX, difference = 1) dlm - diff(LM, difference = 1) adf.test(dlx); adf.test(dlm)表三：差分

6、序列的单位根检验结果表如表三所示，LX序列2次差分后的序列，通过单位根检验，P值小于显著性水平0.05，拒绝原假设，认为差分序列平稳，则序列为，LM序列3次差分后的序列，通过了单位根检验，认为差分序列平稳，则该序列为。 （3）对与序列进行格兰杰因果关系检验；解：对两序列进行格兰杰因果关系检验，首先检验LX是否是LM的格兰杰原因，原假设为LX不是LM的格兰杰原因，再次检验LM是否为LX的格兰杰原因，原假设为LM不是LX的格兰杰原因，R代码如下：grangertest(LX, LM, order = 1)；grangertest(LM, LX, order = 1)grangertest(LX, LM, order = 2)；grangertest(LM, LX, order = 2)表四：格兰杰检验结果一览表两序列进在格兰杰检验结果表中，可看到滞后2阶的格兰杰检验的P值均大于显著性水平0.05，均不能拒绝原假设，则认为：LX不是LM的格兰杰原因，LM也不是LX的格兰杰原因。而在滞后1阶时