EviewsEG两步法2

1、模型建立一时间序列eviews协整检验EG两步法(Engle-Granger)首先，需要两列时间序列数据，将他们命名为future4,future5，存入eviews。对两组数据取对数，得新的数据：P4=log(future4),P5=log(future5)。可在eviews中点击Genr输入p4=log(future4)可自动产生对数数列。为何取对数？：可以部分消除异方差的问题，另外，其差分可以表示发展速度的对数，也可以消除序列相关的问题.有时候要看经济意义!取对数也可减少数据的波动，在高频数据中尤是。变量取对数是为了消除异方差,系数也是弹性系数，主要是为了消除金融时间序列的异方差现象，可

2、以将可能的非线性关系转化为线性关系,减少变量的极端值、非正态分布以及异方差性(2012.4.10补充，针对上面提到的非线性关系转化为线性关系，做进一步的解释：经济序列通常做对数化处理，因为log有很多优良特性。如取对数，很容易操作，正如上面所说，输入log(x)就可以产生原数列相应的对数数列。还有一些关系式如log(a*b)=log(a)+log(b),log(aA2)=2*log(a)，这种特性可以很容易的把函数之间的关系线性化。加上log，常可以使得经济数列变得更容易处理。)3对两个时间序列分别做ADF检验。eviews中选取时间序列P4，右键=open。在新的窗口中点击view=unit

3、roottest。ADF检验需要对3个模型依次检验，所以在unitroottest窗口中先选：level、trendandintercept。然后确认=得到Prob*AiiQmftntadDicfceyFullfefstatist!c2.0665010.5&21Tesicrilicaivalues:T髓竝呃1-3.385690强revel-3.4胡曲&询輛lev凶-3.134591第一行是所得t值，下面3行是临界值。t=-2.0665临界值，因此非平稳。因此要继续检验：level、intercept，假设还是非平稳。继续检验：levelnone。假设还是非平稳，则做一阶差分，即将level换成

4、1stdifference，将之前从新来过，一旦t临界值就可以停止了。若level时，t值均大于临界值，则为非平稳序列。若1stdifference的一阶差分时,变为平稳的，就是1阶单整，记为I(1)，依次类推。4.协整检验得出两个相同的单整时间序列，P5说明两时间序列存在接下来存在协整的可能。否则就不可能协整。下面采用EG(Engle-Granger)两步法进行协整检验：EG两步法，分两步。第一步，计算非均衡误差et，第二步，检验单整性。et为稳定序列则为协整。操作：选取P4，P5然后右键=open=asgroup。新窗口中点击proc=makeequation=确定。得到等式。然后在新窗口

5、中点击proc=makeresidualseries=ok。从而得到残差项时间序列et。接着对该序列进行adf检验(如上所述)。若残差项平稳，贝9存在(1,1)阶协整。如果et为1阶单整，则变量Y,X为(2,1)阶协整。2012年4月13日补充：需要注意的是:这里的DF或ADF检验是针对协整计算的残差项而非真正的非均衡误差，因此拒绝零假设的机会比实际情形大，所以临界值并非EVIEWS自带的参考值。参考临界值如下：衣也耳I改变最协霍AD1-险验临界信辰着性水普0.G0.05o.ifl25-4,3T-3,55?Uamuf501.2-3P46閑13100-4.01土仙6-a.B-5戎-3P05另外，

6、本文参照了高等教育出版社计量经济学文中并未提到EG两步法的第二步何时不存在协整。因此建议，可以采用jj检验，也就是在数据openasgroup后点击view=点击cointegrationtest将直接显示协整检验的结果。图片如下，可以看到，红线处指出，是否存在协整关系。系数大小等信息都会在结果中显示出来。ProcObjectPrintNameFreeze|SampleSheet5tatsSpecJohansenCointegrationTestHypothesizedNo.ofCECs)EigensalLeTraceStatistic0.0&CriticalValueProb.*None*0

7、256193296.193220.261840.0001Atmost10.0017061.6992409.1645460.8365Tracetestindicates1uointmg日tingeqns)atthe0.05level*denotesrejectionofthehypothesisatthe0.05ievel*MacKinnon-Hang-Michelis(1999p-valuesUrrestrictedCointegrationRankTesttMaxirnumEigenvalueHypothesizedNo.ofCE(s)EigenvalueMax-EigenStatistic

8、0.0&CriticalValueProt*None*0.256193294.494015.392100.0001Atmostl0.0017051.6992453.145460.8365Max-eigenbEluEtestinc!icatES_1cointegratingeqn(s)atthe0.05level*denotesrejectionofthehyplevelMacKirinon-Hug-MicheIis(1999p-values协整关系存在后，就可以建立误差修正模型（ECM）了。为什么呢？因为Engle和Granger1987年提出Granger表述定理:如果变量X与Y是协整的,他们之间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述。但是多元的如何，这里还未了解。问题是：在Includeintestequation中，是否含有常数项、常数和趋势项、或二者都不包含我应该选哪个？回答说：序列有非0均值，但没有时间趋势，选常数项