計量經濟學中單位根檢驗

❶ 計量經濟學求助如何用eviews軟體做單位根檢驗,又如何判別結果,請高手指教

請樓主按以下步來驟...我提供界面操源作方法...代碼就不寫了..

1. 調用已經建立的Series 比如 GDP...
2. 在調出的界面下...點view / Unit root test...
3. 勾選有截距項的選項(intercept)...並選擇滯後差分項為2階(lagged differences)...

結果判定:
結果將會出現4個t統計量...分別為D-F的t-stat 和1% 5% 10%水平對應的t-stat..
如果前者大於 10%水平下 t-stat..證明在10%置信水平下 不能拒絕null hypothesis...原序列有單位根...否則為一階單整~I(1) (以此類推)

❷ 單位根檢驗、協整、格蘭傑因果檢驗有什麼關系

實證檢驗步驟：

1. 先做單位根檢驗，看變數序列是否平穩序列，若平穩，可構造回歸模型等經典計量經濟學模型；若非平穩，進行差分，當進行到第i次差分時序列平穩，則服從i階單整（注意趨勢、截距不同情況選擇，根據P值和原假設判定）。

2. 若所有檢驗序列均服從同階單整，可構造VAR模型，做協整檢驗（注意滯後期的選擇），判斷模型內部變數間是否存在協整關系，即是否存在長期均衡關系。如果有，則可以構造VEC模型或進行Granger因果檢驗，檢驗變數之間「誰引起誰變化」，即三者之間的關系為因果關系。

資料拓展：

一、平穩性問題

1、單位根檢驗是序列的平穩性檢驗，如果不檢驗序列的平穩性直接OLS容易導致偽回歸。

2、當檢驗的數據是平穩的（即不存在單位根），要想進一步考察變數的因果聯系，可以採用格蘭傑因果檢驗，但要做格蘭傑檢驗的前提是數據必須是平穩的，否則不能做。

3、當檢驗的數據是非平穩（即存在單位根），並且各個序列是同階單整（協整檢驗的前提），想進一步確定變數之間是否存在協整關系，可以進行協整檢驗，協整檢驗主要有EG兩步法和JJ檢驗

A、EG兩步法是基於回歸殘差的檢驗，可以通過建立OLS模型檢驗其殘差平穩性（一般用EG兩步法）

B、JJ檢驗是基於回歸系數的檢驗，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）

4、當變數之間存在協整關系時，可以建立ECM進一步考察短期關系，Eviews這里還提供了一個Wald－Granger檢驗，但此時的格蘭傑已經不是因果關系檢驗，而是變數外生性檢驗，請注意識別

二、協整性問題

1、格蘭傑檢驗只能用於平穩序列, 這是格蘭傑檢驗的前提，而其因果關系並非我們通常理解的因與果的關系，而是說x的前期變化能有效地解釋y的變化，所以稱其為「格蘭傑原因」。

2、非平穩序列很可能出現偽回歸，協整的意義就是檢驗它們的回歸方程所描述的因果關系是否是偽回歸，即檢驗變數之間是否存在穩定的關系。所以，非平穩序列的因果關系檢驗就是協整檢驗。

3、平穩性檢驗有3個作用：（1）檢驗平穩性，若平穩，做格蘭傑檢驗，非平穩，作協正檢驗。(2）協整檢驗中要用到每個序列的單整階數。(3）判斷時間學列的數據生成過程。

三、格蘭傑因果問題

第一，格蘭傑因果檢驗是檢驗統計上的時間先後順序，並不表示而這真正存在因果關系，是否呈因果關系需要根據理論、經驗和模型來判定。

第二，格蘭傑因果檢驗的變數應是平穩的，如果單位根檢驗發現兩個變數是不穩定的，那麼不能直接進行格蘭傑因果檢驗。

第三，協整結果僅表示變數間存在長期均衡關系，因為變數不平穩才需要協整，所以先對變數進行差分，平穩後可以用差分項進行格蘭傑因果檢驗，來判定變數變化的先後時序，之後進行協整，看變數是否存在長期均衡。

第四，長期均衡並不意味著分析的結束，還應考慮短期波動，要做誤差修正檢驗。

❸ 計量經濟學，求單位根檢驗結果分析

你做的是關於D(Y,2)的檢驗，看其是否是遵循unit root process。ADF test做檢驗的時候，需要指定lag length (也就內是滯後期，1個容lag length就是一個滯後期，x_{t-1} 相對於 x_{t})。如果不寫的話，EVIEWS會自動幫你制定從1個滯後期到8個滯後期，然後從中根據SIC（也叫BIC,看你怎麼寫了，叫Bayesian IC 還是叫Schwarts IC，公式都是一樣的。）找出最優的模型。

看來，根據BIC，EVIEWS認為只包含一個滯後期的模型是最優的模型。

❹ Eviews 多個變數單位根檢驗的問題

1.單位根檢驗的是序列的平穩，可以一個一個檢驗，也可一組同時進行檢驗回；
2.要根據序列的具體情況答來選，比如，你可以在excel畫出折線圖，觀察圖線的趨勢。如果圖像有明顯的趨勢和截距，在ADF檢驗中便選trend and intercept。
3.如果平穩，可以直接建立回歸模型。如果不平穩，可作一階差分，看是否平穩，若仍不平衡，可作二階差分等。很多經濟變數本身是不平穩的，但是差分序列往往是平穩的。
4.檢驗之後，會有「prob」這一項（即：伴隨概率），如果你的置信水平選擇的是5%，只要prob小於5%表明序列平穩，反之則有單位根。
要取自然對數，可直接在命令窗口輸入genr y=log() ,然後回車。 (括弧中填上你要取對數的序列名）
希望能對你有所幫助，財富值對我來說並不重要。

❺ 尋人幫忙做計量經濟學（單位根檢驗，協整檢驗，Granger因果關系檢驗）付費。

額。。如果各位尋求計量幫助的朋友能找到其他人幫忙得話，還是不要找專樓上的hzqself了。屬。我在開始合作之前就問過他遇到問題可不可以咨詢，他當然答得是ok啦。。但是在我把余額付清以後，正式進行描述分析卻發現他給的檢驗結果很多地方講述得不清楚，甚至有些許得錯誤，然後我聯系他希望他能把那些部分詳細解釋一下，方便我理解。。。他再也沒有搭理過我，畢竟在網路上你喊破喉嚨也不能影響他分毫啊。。

❻ 計量經濟學實證分析方面。 單位根檢驗，在二階時才是平穩的。 在對et

你做的是關於D(Y,2)的檢驗，看其是否是遵循unit root process。ADF test做檢驗的時候，需要指定回lag length (也就是滯後期答，1個lag length就是一個滯後期，x_{t-1} 相對於 x_{t})。如果不寫的話，EVIEWS會自動幫你制定從1個滯後期到8個滯後期，然後從中根據SIC（也叫BIC,看你怎麼寫了，叫Bayesian IC 還是叫Schwarts IC，公式都是一樣的。）找出最優的模型。

看來，根據BIC，EVIEWS認為只包含一個滯後期的模型是最優的模型。

❼ 計量經濟學中的DF檢驗和ADF檢驗

一、DF檢驗
隨機遊走序列 Xt=Xt-1+μt是非平穩的，其中μt是白雜訊。而該序列可看成是隨機模型Xt=ρXt-1+μt中參數ρ= 1時的情形。也就是說，我們對式 Xt=ρXt-1+μt
（1） 做回歸，如果確實發現ρ=1，就說隨機變數Xt有一個單位根。可變形式成差分形式：Xt=(ρ-1)Xt-1+μ t =δXt-1+ μt
（2）檢驗
（1）式是否存在單位根ρ=1，也可通過（2）式判斷是否有 δ=0檢驗一個時間序列Xt的平穩性，可通過檢驗帶有截距項的一階自回歸模型 Xt=α+ ρXt-1 +μt （*）中的參數ρ是否小於1。或者：檢驗其等價變形式Xt=α+ δXt-1+μt（**）中的參數δ是否小於0 。
零假設 H0：δ= 0；備擇假設 H1：δ< 0 可通過OLS法估計Xt=α+ δXt-1+μt並計算t統計量的值，與DF分布表中給定顯著性水平下的臨界值比較：如果：t < 臨界值，則拒絕零假設H0：δ= 0 ，認為時間序列不存在單位根，是平穩的。
二、ADF檢驗
在DF檢驗中，實際上是假定了時間序列是由具有白雜訊隨機誤差項的一階自回歸過程AR(1)生成的。但在實際檢驗中，時間序列可能由更高階的自回歸過程生成的，或者隨機誤差項並非是白雜訊，為了保證DF檢驗中隨機誤差項的白雜訊特性，Dicky和Fuller對DF檢驗進行了擴充，形成了ADF（Augment Dickey-Fuller ）檢驗。
進行ADF檢驗要分3步：
1 對原始時間序列進行檢驗，此時第二項選level，第三項選None.如果沒通過檢驗，說明原始時間序列不平穩；
2 對原始時間序列進行一階差分後再檢驗，即第二項選1st difference，第三項選intercept,若仍然未通過檢驗，則需要進行二次差分變換；
3 二次差分序列的檢驗，即第二項選擇2nd difference ，第四項選擇Trend and intercept.一般到此時間序列就平穩了。
在進行ADF檢驗時，必須注意以下兩個實際問題：
（1）必須為回歸定義合理的滯後階數，通常採用AIC准則來確定給定時間序列模型的滯後階數。在實際應用中，還需要兼顧其他的因素，如系統的穩定性、模型的擬合優度等。
（2）可以選擇常數和線性時間趨勢，選擇哪種形式很重要，因為檢驗顯著性水平的 t 統計量在原假設下的漸近分布依賴於關於這些項的定義。

❽ 計量經濟學用eviews6.0進行單位根檢驗，大神麻煩幫看下

以下圖為例：

通過eviews6.0檢驗，發現有單位根。因為原假設是有單位根，p值大於顯著性專水平（0.1 or 0.05），不能屬拒絕原假設，所以有單位根。

單位根檢驗是指檢驗序列中是否存在單位根，因為存在單位根就是非平穩時間序列了。單位根就是指單位根過程，可以證明，序列中存在單位根過程就不平穩，會使回歸分析中存在偽回歸。

❾ 關於計量統計學中時間序列和單位根檢驗的問題

首先，並沒有計量統計這一學科。計量經濟學本身就是使用統計方法進行研究的。內
其次，時間容序列和回歸也是兩個東西。時間序列模型一定要做單位根檢驗，單位根檢驗是檢驗該時間序列是否平穩的步驟，所以一定要有，不能不做。
再次，農民收入和宏觀數據的關系，這個模型明顯屬於多元回歸分析，如果是多年數據也應該採用面板數據方法，不是採用時間序列。