格兰杰检验、协整检验中分析数据的方法_格兰杰因果检验
协整概念：由非平稳时序、x、y变量组成的线性组合也可能是平稳的，这就是变量x、y是协整的。
为什么要做协调检查？ 经典模型建立在稳态数据的基础上，当数据是非稳态序列时，模型很可能发生假(虚假)回归。 协整的意义在于验证那些回归方程所描述的因果关系是否为伪回归，即变量之间是否有稳定的关系。 因此，非平稳序列的因果关系检验是协调检验。 协调检查是用于检查非平稳时间序列是否存在长期稳定协调关系。
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挑战者因果关系检验：经济学上，为了判断一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因，一般用挑战者因果关系(Granger Test of Causality )进行检验。 Granger检验首先要证明随机变量是稳定序列。 其中使用了f统计检验，但由于f统计要求序列稳定，稳定性是Granger的前提(即序列稳定=)，直接进行Granger检验)。
注：
2、因果追溯法(因果分析法) ——任何事物的发生、变化和发展都有其内在或外在原因。 另外，由于事情的繁杂，因果关系也很繁杂，不总是一个原因形成一个结果，而是存在多因多果、复合因果、同因异果、同果异因等。 另外，根据事物的复杂性，因果关系也有复杂性。 并非总是一个原因带来一果，而是存在多因多果、复合因果、同因异果、同果异因等。
2 .挑战者因果检验对延迟阶数非常敏感，因此在检验之前首先确定最佳延迟阶数。 通常根据AIC和SIC的指导方针。
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关于格兰杰、协调等操作步骤：
1、序列稳定性检验：单位根检验。 如果不验证序列的稳定性，直接OLS容易导致伪回归。
稳定性检查有三个作用：
1 )检查平静，平静则进行游骑兵检查，不平静则协调检查。
2 )协同检测使用各序列的单一整数阶。
3 )判断时间序列的数据生成过程。
2、如果检验的数据平稳(即单位根不存在)，可采用格兰杰因果检验(平稳是格兰杰前提)，进一步考察变量的因果关系。
方差分析将判断平均值变化的量转换为方差，在方差分析数学假设的前提下，发现该方差统计变量与f分布一致的统计变量格兰杰因果关系的验证滞后，因此使用f检验。 (1992 )提出的kpss检验法认为，由于传统单根检验法的检验力较差，即使数据是时间趋势恒定的时间序列，检验结果也很可能不能拒绝序列中存在单根，使时间趋势恒定虚无这和以前的单根检定法是…。 在部分协调检查、-' )，特别是对交易成本和政策反应的经济分析中，此时式(2)和式(3)所示的阈值协调，即所谓的部分协调(partial cointegration )，在当前的宏观经济计量分析中，是该balk 鉴于提出了所谓的阈值匹配(threshold cointegraion )的方法，对于式(3)所示的阈值匹配，参数由变量之间的匹配系数向量、 股价因交易政策等因素而不对称调整)该统计量在验证阈值一致性时潜力较低的Granger(1987 )提出的协调方法，成为分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一，的4个参数gouveia和Rodrigues ) 2004 )还将该统计应用于阈值协调检验，描绘了经济变量之间的非线性调整机制，并通过被称为three-regime阈值协调的线性误差修正模型(ecm )进行经济变化这种协调被称为阈值协调。 其中正则化协调向量(1，d )是变换变量，伴随着经济理论的发展。
协整检查主要有EG两级检查和qrdhn检查(jmdyb检查又称johansen检查)。
1 ) EG二步法是基于回归残差的检验，建立OLS模型可以检验残差的稳定性
2 ) qrdhn检测是基于回归系数的检测，前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模式)。
4、变量之间存在协调关系时，可以设立ECM进一步考察短期关系。 虽然Eviews在此还提供全球语言检测，但此时的挑战者不是因果关系检测，而是变量外生性检测，请注意识别。
注：
项目利用农六师垦区1988-2009年中前、后20年开展冰雹灾害面积资料，延误了简单序列试验法、不成对秩和检验法、叔检验法等人工冰雹治理工作效果统计评估检验方法的格兰杰因果检验10 )焊缝无损检测量应按规定的检测百分比均匀放置在焊缝上，严禁采用集中检测量代替应检测的焊缝检测量。 (1992 )提出的kpss检验法认为，由于传统单根检验法的检验力较差，即使数据是时间趋势恒定的时间序列，检验结果也很可能不能拒绝序列中存在单根，使时间趋势恒定虚无这和以前的单根检定法是…。
>2.单位根、协整检验的进一步解释：单位根检验是看数据是否平稳，常用于时间序列，比如GDP等，如果不平稳可以进行对数变换或者差分，对数变换有助于消除异方差，然后再看是否平稳，定阶。
协整检验是为了判断有相同趋势的两个甚至多个序列之间是否存在长期均衡关系，对各个序列进行单整检验，对于有相同阶数的两个序列建立模型，在检验此模型的残差是否是平稳的，或者几阶是平稳的(通常不会大于1阶)，若残差是平稳的，则两个序列之间存在协整关系，以为着他们是长期均衡的。做此检验的目的是防止伪回归。
当然还有误差修正模型，是对协整检验的补充，前者是两个序列是否有长期关系，或者是检验是否具有短期相关性。
3.单位根检验步骤:
综观各种教科书、文献，包括论坛上学友们的讨论，大家对进行该检验的步骤莫衷一是，现由leilei1149(人大经济论坛ID)归纳如下：
1. 步骤。常用的ADF检验包括三个模型方程。在自由的衬衫的《高级计量经济学》上有该方法的全部步骤，即从含趋势项、截距项的方程开始，若接受原假设，则对模型中的趋势项参数进行t检验，若接受则进行对只含截距项的方程进行检验，若接受，则对一阶滞后项的系数参数进行t检验，若接受，则进行差分后再ADF检验；若拒绝，则序列为平稳序列。本人用此方法对一个序列进行ADF检验，得出平稳序列的结论，但是：
(1)该序列确实存在趋势，那到底是那种过程；
(2)对该序列与一个一阶单整序列进行协整检验，居然得出存在协整关系的结论。
还有的认为先对序列进行观察，再选择相应的ADF检验模型，不用对三个模型都进行检验，也不用管模型的参数检验。
也有人认为不是对三种情况都做ADF检验，而是先对有截距项和趋势项的情况，对常系数和趋势项的系数做统计显著性检验，如果系数显著，就以这种情况做ADF检验。
如果某个系数不显著，就去掉系数，换没有系数或常数项的情形，再做ADF检验。
2. 滞后期的选择。Eviews5.0给出了依据AIC和SIC等多种选择标准下的自动选阶，但有时序列的滞后阶很高，这时骑虎拿下啊：到底用不用这么高的滞后阶数，太高的滞后阶会减少自由度的。有的网友认为做经济一般只选1-2阶滞后就可以了，但是，如果按自由的衬衫老师的方法，滞后不同会影响对模型趋势项、截距项的检验，从而影响结论。所以，滞后期应该如何选择。
在变量均非平稳但协整的情况下则可以建立误差修正模型(Error Correction Model, ECM)来研究变量间的关系，由于误差修正项的出现，ECM可以同时研究短期与长期的因果关系；在变量均非平稳且不协整的情况下，则需要在差分的基础上建立VAR模型，但由于差分消除了变量长期上的经济信息，因此此时只可以分析变量间的短期因果关系。
4.数据不是平稳序列是不可以用格兰杰因果检验的，许并没有注意这一点。
PS: 非平稳的时间序列在同阶的情况下可以做VAR，也可以做EG两步法，EG两步法和qrdhn检验的原理不一样。
以下是引用只爱在2008-8-23 17:42:00的发言：
格兰杰因果检验中的滞后阶数怎么确定的？还有作了协整检验了，存在协整关系，怎么写协整方程？
sldxn：根据AIC 和SC的值来判断，越小越好。协整方程就是你作协整检验时，作的回归方程，其表达形式和平稳变量作回归的表达形式相同，这个方程叫作长期协整方程，表现的是变量间的长期关系。对长期协整方程中的变量的一阶差分序列作回归，得到短期修正模型，表现变量的短期动态关系。
以下是引用xiaolan91在2008-8-26 10:14:00的发言：
请问如何在EViews5.0中做单位根ADF检验,做一次就可以了吗
常使用极限状态检验阶段，当荷载小于正常使用短期荷载检验值qs时，每级荷载不宜大于该荷载值的20%，即不大于0.2qs。1)加载间隔：按标准要求在正常使用极限状态检验阶段，当荷载小于正常使用短期荷载检验值qs时，每级荷载不宜大于该荷载值的20%。框支梁截面宽度不宜大于框支柱相应方向的截面宽度，且不宜小于其上墙体截面厚度的2倍和400mm的较大值。
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